索引和切片是NumPy中最重要最常用的操作。熟練使用NumPy切片操作是數(shù)據(jù)處理和機器學習的前提，所以一定要掌握好。

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文檔：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

索引

ndarrays可以使用標準Python x[obj]語法對其進行索引 ，其中x是數(shù)組，obj是選擇方式。有三種可用的索引：字段訪問，基本切片，高級索引。究竟是哪一個取決于obj。

注意
在Python中，x[(exp1, exp2, ..., expN)]相當于 x[exp1, exp2, ..., expN]; 后者只是前者的語法糖。

基本切片和索引

基本切片將 Python 的切片基本概念擴展到 N 維。當obj是一個slice對象（由括號內(nèi)的start:stop:step符號構(gòu)造）、整數(shù)或切片對象和整數(shù)的元組時，會發(fā)生基本切片。也包括省略號（三個點）和newaxis對象。

從版本1.15.0開始不推薦使用：為了保持向后兼容Numeric中的常見用法，如果選擇對象是包含 slice 對象、省略號，或 newaxis 對象的任何非 nararray 和非元組序列（例如 list），則也會啟動基本切片，但不適用于整數(shù)數(shù)組或其他嵌入序列。

使用 N 個整數(shù)進行索引的最簡單情況返回表示相應項的數(shù)組標量。正如在 Python 中，所有下標是從零開始：對我個索引你，取值范圍為

0≤ni

其中d_i是 我的陣列的形狀的個元素。負指數(shù)被解釋為從數(shù)組的末尾開始計數(shù)（即，如果 n_i <0，則意味著n_i + d_i）。

基本切片生成的所有數(shù)組始終 是原始數(shù)組的視圖。

序列切片的標準規(guī)則適用于基于每維的基本切片（包括使用步驟索引）。要記住的一些有用的概念包括：

基本切片語法是i:j:k其中我是起始索引， j是停止索引，并且ķ是步驟

k≠0

這將選擇米元件（在對應的尺寸）與索引值我，i,i+k，...，1 +（m - 1）k, 其中

m=q+（r neq0）

和 q 和 r 是通過j-i 除 k 所獲得的商和余數(shù):

j−i=qk+r

，因此

i+（m−1）k

例

>>>
>>> x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> x[1:7:2]
array([1, 3, 5])

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本文標題：NumPy基本切片和索引的具體使用方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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