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导入模块创建两个用于实验的数组

import numpy as np
x=np.arange(10)#定义一个一维数组
X=np.arange(15).reshape(3,5)#定义一个三行五列的二维数组

基础索引

一维数组的索引

类似于python中list的索引

print(x)
print(x[0],x[3],x[4])#索引指定下标的内容
print(x[2:4])#切片，索引指定范围下标的内容
print(x[:4])#切片
print(x[3:])#切片
print(x[2:-1])#切片
print(x[-1])#切片
print(x[:-1])#切片

运行结果：

二维数组的索引

print(X)
print(X[0,1])#分别用行坐标和纵坐标，实现行列的筛选
print(X[2])#省略后续索引值，返回数据为降低一个维度的数组，筛选第二行（第0行为起始）
print(X[:2])#筛选多行，左闭右开
print(X[:2,2:4])#先筛选多行，再筛选多列
print(X[:,2])#筛选所有行，在筛选多列

运行结果：

注意：切片会改变数组原来的值，因为Numpy经常要处理大数组，避免每次重复

如：

print(x)
x[2:4]=520
print(x)
X[:2,1:3]=520
print(X)

运行结果：

神奇索引

就是用整数数组进行索引

一维数组的索引

print(x)
index=np.array([[0,2],[1,3]])#索引x中的[0,2]和[1,3]元素构成的数组
print(x[index])

运行结果：

例子：获取数组中最大的前n个数字

arr=np.random.randint(1,100,10)#随机生成1-100之间的，10个数字
print(arr)
print(arr.argsort())#arr.argsort()会返回排序（从小到大）后的索引index
print(arr.argsort()[-3:])#取最大值对应的三个下标
print(arr[arr.argsort()[-3:]])#取最大值对应的三个值

运行结果：

二维数组的索引

arr2=np.random.randint(1,100,(4,5))#随机生成1-100之间的，四行五列的数组
print(arr2)
print(arr2[[0,2]])#筛选多行（0和2行），列可以省略
print(arr2[[0,2],3])#筛选0行3列，2行3列值
print(arr2[:,[0,1,3]])#晒选多列，行不能省略
print(arr2[[0,2,3],[2,3,4]])#查询0行2列，2行3列，3行4列的值,行列值个数要对应，否则报错

运行结果：

布尔索引

注意：布尔索引选择的数据是数组的拷贝

一维数组的索引

print(x)
print(x>5)#索引x>5的值，并用布尔值返回
print(x[x>5])#索引出x>5的元素
x[x<5]+=20#将小于5的值加上20
print(x)

运行结果：

例子：把一堆数组进行01化处理，用于实际问题简单化

print(x)
x[x<5]=0#将x小于5的用0表示
x[x>=5]=1#将x大于等于5的用1表示
print(x)

运行结果：

二维数组的索引

print(X)
print(X>5)#X>5是布尔型数组，既有行，也有列，因此返回的是（行，列）一堆结果
print(X[X>5])#索引出大于5的元素值

运行结果：

例子：把第三列大于五的行筛选出来

print(X)
print(X[X[:,3]>5])
print(X)

运行结果：

将大于5的元素赋其他值

X[X[:,3]>5]=520#将第三列大于5的所有行赋值520
print(X)
print(X[X[:,3]>5])

运行结果：

条件的组合

注意：每个条件都得加小括号

print(x)
condition1=(x%2==0)&(x>5)#x整除2且x>5
condition2=(x%3==1)|(x<4)#x除3的余数为1或x<4
print(x[condition1])
print(x[condition2])

运行结果：

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