這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)numpy中Fancy Indexing和array區(qū)別是什么?,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
在肥西等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專注、極致的服務(wù)理念,為客戶提供成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計 網(wǎng)站設(shè)計制作定制開發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計,成都全網(wǎng)營銷,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,肥西網(wǎng)站建設(shè)費用合理。一:Fancy Indexing
import numpy as np #Fancy Indexing x = np.arange(16) np.random.shuffle(x) print(x) #打印所有的元素 print(x[2])#獲取某個元素的值 print(x[1:3])#切片 print(x[3:9:2])#指定間距切片 index = [2,4,7,9] #索引數(shù)組 print(x[index])#獲取索引數(shù)組中的元素的值 ind = np.array([[0,2],[1,4]]) #索引二維數(shù)組 print(x[ind])##獲取索引二維數(shù)組中的元素的值 print("---------------------") X = x.reshape(4,-1) print(X) ind1 = np.array([1,3]) #行的索引 ind2 = np.array([2,0]) #列的索引 print(X[ind1,ind2]) print(X[:-2,ind2]) bool_index = [True,False,True,False] #True就取當(dāng)前列,F(xiàn)alse就不取 print(X[:-1,bool_index])
新聞標(biāo)題:numpy中FancyIndexing和array區(qū)別是什么?-創(chuàng)新互聯(lián)
文章路徑:http://www.rwnh.cn/article18/jdidp.html
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