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numpy数组切片的使用

发布:2023-04-13 16:05:01 59


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numpy 数组切片

import numpy as np
a = np.array([[1.1,2.1,3.1,4.1],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])  
a

numpy.array的数组切片

1.使用省略号来省略数组的参数的用法

print (a[...,1])   # 索引为1的列元素
print ('--------') 
print (a[1,...])   # 索引为1的行元素
print ('--------') 
print (a[...,1:])  # 索引为1的列及剩下的所有列元素
print ('--------') 
print (a[1:,...])  # 索引为1的行及剩下的所有行元素
print ('--------') 

2.采用冒号来省略数组的参数的切片用法

情况1.数字在冒号前

结论:可见,数字在冒号前,表示返回索引为行(列)及其以后的数据

情况2,数字在冒号后

列操作 

结论:数字在冒号后面返回的是前N行(列)数据,而不是索引 

应用

 a[:,:-1]返回除最后一列外的其他前N列,然后用mean()在y轴上取个平均数,repeat()方法在y轴方向上复制4次。

numpy的数组合并

numpy的常用函数讲解

np.arange()

函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是6,步长为1。
参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况
1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1。
2)两个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长取默认值1。
3)三个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长。其中步长支持小数

随机函数seed()

一、功能

np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数。

二、参数

把seed()中的参数比喻成“堆”;eg. seed(5):表示第5堆种子。

seed()中的参数被设置了之后,np.random.seed()可以按顺序产生一组固定的数组,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同。如果不设置这个值,那么每次生成的随机数不同。但是,只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同,需要每次调用都seed()一下,表示种子相同,从而生成的随机数相同。

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参考资料

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