numpy數組切片全解析

一、numpy數組切片操作

numpy數組切片是指從原有的數組中截取出一個新的子數組，對子數組的修改不影響原數組。numpy通過冒號(:)來實現切片。切片的語法形式為：a[start:end:step]。其中start是切片的起始下標，end是切片的截止下標（不包含在切片內），step是切片的步長。如果不指定start，默認為0；如果不指定end，默認為數組的長度；如果不指定step，默認為1。

下面的例子演示了numpy數組的切片操作：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 切片操作
print(arr[1:5])  # [2 3 4 5]
print(arr[:5])   # [1 2 3 4 5]
print(arr[5:])   # [6 7 8 9]
print(arr[::2])  # [1 3 5 7 9]

二、numpy數組指定列取

numpy可以通過冒號(:)來選擇數組的某些列進行操作。語法形式為：a[:,start:end:step]。其中冒號(:)表示所有的行，start、end、step與切片操作相同。

下面的例子演示了如何指定列對numpy數組進行操作：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 指定列取
print(arr[:, 1])         # [2 5 8]
print(arr[:, 1:3])       # [[2 3] [5 6] [8 9]]
print(arr[:, ::2])       # [[1 3] [4 6] [7 9]]

三、numpy數組切片賦值

numpy數組切片不僅僅是獲取數組的部分元素，還可以將新的值賦給這些元素，從而修改原有的數組。對於對子數組使用賦值操作，修改後的值會反映在原有的數組上。

下面的例子演示了如何通過numpy數組的切片操作，修改數組元素的值：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 切片賦值操作
arr[1:5] = 0
print(arr)  # [1 0 0 0 0 6 7 8 9]

四、numpy數組、numpy數組切片與索引

numpy數組切片是指截取出一個新的數組，對新數組的操作不會影響原有的數組。而對於numpy數組切片後的數據，如果採用索引進行操作，修改後的值會反映在原數組上。

下面的例子演示了numpy數組、numpy數組切片與索引的關係：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr_slice = arr[1:5]

print(arr)         # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(arr_slice)   # [2 3 4 5]

# numpy數組切片後使用索引修改值
arr_slice[1] = 0
print(arr_slice)   # [2 0 4 5]
print(arr)         # [1 2 0 4 5 6 7 8 9]

五、numpy數組切片還是數組還是列表

numpy數組切片得到的是一個新的數組，而不是列表。即使原有的數組是列表，通過切片操作得到的依然是一個數組。

下面的例子演示了numpy數組切片得到的是一個數組：

import numpy as np

# 創建列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]

# 通過列表創建numpy數組
arr = np.array(lst)

# 切片操作
arr_slice = arr[1:3]
print(type(arr_slice))  # 

六、numpy數組切片返回數組的引用對嗎

numpy數組切片操作返回的是一個新的數組，而不是原有數組的引用。也就是說，對新的數組進行操作，不會影響到原有的數組。

下面的例子演示了numpy數組切片返回的是一個新的數組：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 切片操作
arr_slice = arr[1:5]
print(arr_slice)  # [2 3 4 5]

# 修改切片
arr_slice[1] = 0
print(arr_slice)  # [2 0 4 5]

# 原數組沒有改變
print(arr)        # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

七、numpy數組排序

numpy中有許多排序算法可以對數組進行排序，其中最常用的算法是快排。

下面的例子演示了numpy數組的排序操作：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([4, 2, 6, 8, 1, 5, 3, 7, 9])

# 排序操作
print(np.sort(arr))  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

八、numpy二維數組切片

對於二維數組，numpy的切片操作除了在行方向上進行截取操作外，還可以在列方向上進行操作。同時，可以通過冒號(:)對行和列同時進行操作。

下面的例子演示了numpy二維數組的切片操作：

import numpy as np

# 創建numpy數組
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 二維數組切片
print(arr[1:3, 1:3])    # [[5 6] [8 9]]
print(arr[1:3, ::2])    # [[4 6] [7 9]]
print(arr[:, 1:3])      # [[2 3] [5 6] [8 9]]

九、python二維數組切片規則選取

在對二維數組進行切片操作時，可以在行方向和列方向上分別進行選擇。對於規則選取，程序員需要根據具體的需求進行選擇。

下面的例子演示了對python二維數組進行切片操作所需要的規則選取：

# 創建python二維數組
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# python二維數組切片操作
print(arr[1:])        # [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(arr[:2])        # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(arr[:2, 1:])    # [[2, 3], [5, 6]]

結束語

本文詳細講解了numpy數組的切片操作，包括numpy數組切片操作、numpy數組指定列取、numpy數組切片賦值、numpy數組、numpy數組切片與索引、numpy數組切片還是數組還是列表、numpy數組切片返回數組的引用對嗎、numpy數組排序和numpy二維數組切片等。通過本文的學習，讀者可以熟練掌握numpy數組的切片操作，在numpy編程中可以更加得心應手。