本次內(nèi)容我們繼續(xù)介紹Numpy部分，上周文章中我們介紹了Numpy的數(shù)組創(chuàng)建和重塑。本篇文章是介紹Numpy的利器之一：索引和切片。

　　索引

　　矩陣索引----取得矩陣中的單個值

在上圖的一維矩陣中，矩陣由八個值a1,a2…a10構(gòu)成，其對應(yīng)的索引從0開始，一直到9。矩陣在內(nèi)存中是以一段連續(xù)的空間來存儲的。

　　二維矩陣同一維矩陣一樣，同樣的存在索引，二維矩陣每個值有兩個索引，分別對應(yīng)行和列，以確定索引在矩陣中的位置。 使用索引的方式可以去對矩陣中的單個元素進(jìn)行操作，如修改，輸出等。

　　一維矩陣的索引使用

　　我們使用np.arange產(chǎn)生從0-9的一個矩陣，根據(jù)索引獲取元素打印出來，然后我們嘗試通過索引修改一下元素的值，也來查看一下。

　　import numpy as np#使用np.arange產(chǎn)生從0-9的一個矩陣arr = np.arange(10)print("一維矩陣arr的值為：",arr)#使用索引去查看矩陣中具體元素的值print("第0號位置的元素為：",arr[0])print("第8號位置的元素為：",arr[5])#使用索引的方式去改變矩陣中某一元素的值arr[5] = -6print("第5號位置的元素為：",arr[5])print("修改后的矩陣值為：",arr)

　　結(jié)果：

　　使用負(fù)索引訪問矩陣的值

　　我們在前面學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的時候講過索引有正的是從左到右，而且還有負(fù)的索引是從右向左的。那Numpy也有負(fù)的的嗎?

　　#使用負(fù)的索引查看矩陣中元素的值

　　print("第-1號位置的元素為：",arr[-1])

　　print("第-6號位置的元素為：",arr[-6])

　　#使用負(fù)的索引查看矩陣中元素的值print("第-1號位置的元素為：",arr[-1])print("第-6號位置的元素為：",arr[-6])

　　結(jié)果是：

　　使用矩陣做索引

　　在Numpy中也可以使用列表作為索引，但是我們通常稱為矩陣索引。

　　#使用矩陣做索引

　　arr1 = arr[[1,5,9]]

　　print("第1,5,9號索引的值為：",arr1)

　　print(type(arr1))

　　結(jié)果：

看完了一維的矩陣我們來看一下二維的矩陣使用情況吧!

　　二維矩陣的索引使用

　　二維矩陣具有行和列兩個方向，就像上面給出的那張圖一樣，所以在使用二維矩陣的索引時，一個索引只能代表著一個方向，則在二維矩陣中訪問具體的元素時，應(yīng)使用兩個索引來確定行和列的位置，若只有一個索引時，則得到的結(jié)果為一行或一列。

　　首先說一下reshape()的使用，reshape就是將前面的序列轉(zhuǎn)成指定的矩陣形式，比如reshape(3,4)就是指3行4列，如果是reshape(2,5)就是2行5列的形式

　　arr = np.arange(12).reshape(3,4)

　　得到的結(jié)果：

注意：行索引與列索引都是從0開始的，為了能更加清楚的看清列的情況我們可以使用arr.T表示轉(zhuǎn)置

　　默認(rèn)是arr[0]表示獲取的是第一行的內(nèi)容，而如果使用arr.T[0]表示獲取的是第一列的內(nèi)容。

　　#值使用一個索引時，得到的結(jié)果為一行

　　print("arr[2]:",arr[2])

　　#使用索引來輸出矩陣的一列

　　print("第2列的值為：",arr.T[2])

　　#使用索引來查找具體元素時

　　print("第1行第2列的元素值為：",arr[1][2])

　　print("第2行第0列的元素值為：",arr[2,0])

　　結(jié)果：

　　對應(yīng)的內(nèi)容可以參照下圖：

　　切片

　　切片的概念我們在列表和字符串中都接觸過，就是獲取的不是單個的內(nèi)容了，而是部分內(nèi)容。那應(yīng)用在我們矩陣中是什么樣子的呢?

　　原來我們使用切片方式獲取子列表或者子字符串，切片符號用“ ：”表示?？梢允褂孟旅娴姆椒▉慝@取矩陣的切片

　　arr = array[start,end,step] ,start表示開始的位置，end表示結(jié)束的位置，step表示步長。

　　如果參數(shù)列表中三個值存在缺省的情況，則會被設(shè)置為默認(rèn)值：start=0，end=數(shù)組的維度，step=1

　　一維矩陣的切片操作

　　import numpy as np

　　arr = np.arange(10)

　　print("arr:",arr)

　　#缺省三個參數(shù)的情況

　　print("三個參數(shù)都不寫：",arr[::])

　　#三個參數(shù)都寫

　　print("arr[1:11:2]的值：",arr[1:11:2])

　　#缺省start和step參數(shù)

　　print("缺省start和step參數(shù):",arr[:4:])

　　#逆向輸出矩陣

　　print("步長為-1：",arr[::-1])

　　結(jié)果：

　　二維矩陣的切片操作

　　二維矩陣的行列獲取，除了矩陣的轉(zhuǎn)置可以獲取列的信息之外，我們還可以通過下列方式

　　arr[ : , 0 ] 格式中逗號前面的【:】表示所有行，逗號后面表示列，所以是第0列

　　arr[ 1, : ] 同理 格式中逗號后面的【:】表示所有列，逗號前面表示行，所以是第1行

　　arr[ : ,1] 表示的是第一列

　　import numpy as np

　　arr = np.arange(12).reshape(3,4)

　　print("arr值為:\n",arr)

　　#矩陣的第0列

　　print("矩陣的第0列：\n",arr[:,0])

　　#矩陣的第一行

　　print("矩陣的第一行：\n",arr[1,:])

　　結(jié)果：

　　除了上面的使用方式，我們還可以使用下面這種方式：逗號后面的:3表示0:3就是列的0，1，2列

　　#切片獲取矩陣的前兩列

　　print("矩陣的前三列為：\n",arr[:,:3])

　　#切片獲取矩陣的第第一行和第二行

　　print("矩陣的第一行和第二行為：(索引從0開始：)\n",arr[0:2,:])

　　結(jié)果：

　　切片我們也是可以使用負(fù)值的，那在Numpy矩陣中也是可以使用的。

　　#獲取前兩行三列的值

　　print("前兩行前三列：\n",arr[:2,:3])

　　#矩陣的行逆序,第三行變?yōu)榈谝恍?/p>

　　print("行元素逆序：\n",arr[::-1,:])

　　#矩陣的列逆序，第四列變?yōu)榈谝涣?/p>

　　print("列元素逆序：\n",arr[:,::-1])

　　#矩陣的逆序

　　print("逆序：\n",arr[::-1,::-1])

　　結(jié)果：

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