Question

我是一名高中生，正在查看一些代码，我发现了一些类似

的内容

a = x[:,0:4]

和x是一个二维数组。我知道a [：]引用数组a中的所有对象，因此对于x [：，0：4]，它是指x的所有行和索引为0,1,2,3的列，不包括带索引的列4？

只是试图确认这是如何工作的，因为我已经在几种类型的代码中看到了它，并且只是想确定。

Answer 1

你是对的。此a = x[:,0:4]选择前四列。

示例：

>>> a = np.arange(25).reshape(5, 5)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24]])

您可以跳过0，因为a[:,:4]与a[:,0:4]相同：

>>> a[:,:4]
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [10, 11, 12, 13],
       [15, 16, 17, 18],
       [20, 21, 22, 23]])

您可以随时思考：＆＃34;第一维第一维，第二维第二维等等。＆＃34;在2D情况下，第一个维度是行，第二个维度是列。

Answer 2

是的，这被称为切片表示法，而numpy数组也可以使用Python的切片表示法，所以

>>>x = np.arange(25).reshape(5, 5)
>>>a = x[:, 0:4]
>>>a
array([[ 0,  1,  2,  3],
   [ 5,  6,  7,  8],
   [10, 11, 12, 13],
   [15, 16, 17, 18],
   [20, 21, 22, 23]])

如果您使用切片表示法，x将是a的视图而不是副本，因此如果您更改数组x中的值，则该值也会更改在a。

>>>x[1,1] = 1000
>>>a
array([[   0,    1,    2,    3],
       [   5, 1000,    7,    8],
       [  10,   11,   12,   13],
       [  15,   16,   17,   18],
       [  20,   21,   22,   23]])

关于在python中索引numpy数组的澄清

2 个答案: