python：Numpy学习（二）切片合集

本文根据本人自己的学习成果总结的，内容难免产生纰漏，如有错误，望各位路过大佬指出。

建议按顺序食用本文，效果更佳。

文内例子均以二维数组为例。

本文主要包含numpy.ndarray数组的多种切片方法。在阅读本文前，请思考下面的问题：

Q：假如给你一个棋盘格式方形蛋糕，怎么切都可以，但刀必须落在棋盘格线上，你有几种切法？

按照上面问题的思维，切片无非是横切或是竖切。简单切片类似于：切一刀，拎出一行一维数组。

产生新的问题：如果我想要输出多行怎么实现？

尝试1： 如果我想输出1~3行（注意，这里行数计算从0开始），是否可以写成如下代码？

不可行，为什么？

因为方括号内两个用逗号间隔的数字分别代表行和列。当我只输入一个数字时，默认该数字为行。

那如果我想输出某一列呢？

使用...,（三个半角点号，加一个半角逗号）占位，后加想要输出的列数即可：

尝试2：用切片

注：输出不包含第三行。

按照尝试1中的发散思维，我们可以尝试“切片多列”，“行列全切”

 产生问题：我是否可以输出某几行中的一列数字呢？

由此可知，只输出某几列中某行数字也是可以的。但可以发现，这样的输出都是连续的行列，如果我想输出连续两列中，偶数行的数组呢？

 有教程称之为“高级索引”，自己记忆的时候还是朴素点吧……

这里解释一下为什么可以用列表索引（和切片索引不一样，切片连续，列表不连续）。

numpy.ndarray数组的索引长这样：[行, 列]

实际上，每一行，每一列都相当于一个一维数组。（套娃套起来了）

在此基础上，我就可以进行针对行和列的切片。（如果还是不明白，具体参考列表的切片或是字符串的切片）

这就是行列都能用切片的原因。

那么为什么可以用列表索引？

回想一下列表的索引（列表是1维的），二维数组操作的基础也是一维数组。

可以理解成，数组索引——[行, 列]——在这个方括号中，逗号前面的都是行，逗号后面的都是列。如果有一个索引长这样——c4 = c[[0, 2], 3]——表示：将c数组中第3列，第0行和第2行的值，赋值给c4。

在明白了列表索引和切片索引后，这个部分就很好理解了——排列组合。

听起来难，做起来很简单：

日拱一卒，功不唐捐。