Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

Python 中冒号实际上有2个意思:

1. 默认全部选择;2. 指定范围。

下面的验证基于Azure提供的免费 Jupyter Notebook,如果对Jupyter Notebook 不熟悉的,可以参考如下链接:

Jupyter Notebook神器-免费体验来自微软的Azure Notebook

下面看看具体的实例,首先定义一个2维数组。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]])

Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

1. 默认全部选择

a[:,0]就是取矩阵a 的所有行的第0列的元素,a[:,1] 就是取所有行的第1列的元素。

Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

2. 第二种意思,指定范围,注意这里含左不含右

如,a[:, m:n] 即取矩阵a的所有行中的的第m到n-1列数据,含左不含右。

下面是 a[:, 0:1] 和 a[:, 0:2] 的输出结果。

Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

思考一下 a[0:2] 输出结果是什么?

a[0:2: ] 的输出结果是什么?

Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

另外,可以再看看一位数组的输出结果。

首先定义一个1维数组。

b = np.arange(10.1)

查看 b 和 b.shape,输出结果如下所示。

Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

检查 b[1:6] 的输出结果。取一维数组b的第1到6个元素数据。

Python numpy 数组中冒号的使用(Jupyter Notebook)

上述操作步骤的完整代码:

https://notebooks.azure.com/rickiechina/projects/pythontutorial/html/Array-Tutorial3.ipynb

相关推荐