# 导包
import numpy as np
Fancy Indexing 应用在一维数组
x = np.arange(16)
x[3] #
x[3:9] # array([3, 4, 5, 6, 7, 8])
x[3:9:2] # array([3, 5, 7])
[x[3], x[5], x[7]] # [3, 5, 7]
ind = [3, 5, 7]
x[ind] # array([3, 5, 7])
ind = np.array([[0, 2], [1, 3]])
x[ind]
"""
array([[0, 2],
[1, 3]])
"""
Fancy Indexing 应用在二维数组
X = x.reshape(4, -1)
"""
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
"""
row = np.array([0, 1, 2])
col = np.array([1, 2, 3])
# 1行2列，2行3列，3行4列
X[row, col] # array([ 1, 6, 11])
# 前2行 2,3,4列
X[:2, col]
"""
array([[1, 2, 3],
[5, 6, 7]])
"""
col = [True, False, True, True]
X[0, col] # array([0, 2, 3])
numpy.array 的比较
返回布尔值
x # array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
x < 3
"""
array([ True, True, True, False, False, False, False, False, False,
False, False, False, False, False, False, False])
"""
x >= 3
x == 3
x != 3 # 计算公式也可以接受
2 * x == 24 - 4 * x X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
"""
X < 6
"""
array([[ True, True, True, True],
[ True, True, False, False],
[False, False, False, False],
[False, False, False, False]])
"""
使用 numpy.array 的比较结果
# x <= 3 的个数
np.count_nonzero( x <= 3)
# x <= 3 的个数
np.sum(x <= 3)
# 每列能整除2的个数
np.sum(X % 2 == 0, axis=0) # array([4, 0, 4, 0])
# 每行能整除2的个数
np.sum(X % 2 == 0, axis=1) # array([2, 2, 2, 2])
#只要有任何一个值为 0，返回就是 true
np.any(x == 0)
#所有值都 > 0，返回就是 true
np.all(x > 0)
# 每行的值都 > 0 , 返回True
np.all(X > 0, axis=1) # array([False, True, True, True])
# (3,10)范围内的数
np.sum((x > 3) & (x < 10))
# 整除2，或者 > 10的个数
np.sum((x % 2 == 0) | (x > 10))
# 非0个数
np.sum(~(x == 0))
比较结果和 Fancy Indexing
x % 2 == 0
"""
array([ True, False, True, False, True, False, True, False, True,
False, True, False, True, False, True, False])
"""
x[x % 2 == 0] # array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]) x[x < 5] # 取第4列数据，取余为0为True的索引为行索引，取1、4行，所有列数据
X[X[:,3] % 3 == 0, :]