Python numpy 入门系列 08 高级索引

发布时间：2023-04-18 12:59:51 所属栏目：教程来源：

导读：NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。整数数组索引以下实例获取数组中(0

NumPy 高级索引
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NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。整数数组索引以下实例获取数组中(0

NumPy 高级索引
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。

整数数组索引
以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。

实例
import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0,1,2], [0,1,0]] # 左边行索引，右边列索引
print (y)
输出结果为：

[1 4 5]
以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。行索引是 [0,0] 和 [3,3]，而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。【？？？】

实例
import numpy as np

x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])
print ('我们的数组是：' )
print (x)
print ('\n')
rows = np.array([[0,0],[3,3]])
cols = np.array([[0,2],[0,2]])
y = x[rows,cols]
print ('这个数组的四个角元素是：')
print (y)
输出结果为：
我们的数组是：
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]

这个数组的四个角元素是：
[[ 0 2]
[ 9 11]]
返回的结果是包含每个角元素的 ndarray 对象。

可以借助切片 : 或 … 与索引数组组合。如下面例子：

实例
import numpy as np

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
b = a[1:3, 1:3]
c = a[1:3,[1,2]]
d = a[...,1:]
print(b)
print(c)
print(d)
输出结果为：
[[5 6]
[8 9]]
[[5 6]
[8 9]]
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]

布尔索引
我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。

布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。

以下实例获取大于 5 的元素：

实例
import numpy as np

x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('\n')
# 现在我们会打印出大于 5 的元素
print ('大于 5 的元素是：')
print (x[x > 5])
输出结果为：
我们的数组是：
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]

大于 5 的元素是：
[ 6 7 8 9 10 11]

以下实例使用了 ~（取补运算符）来过滤 NaN。

（编辑：汽车网）

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