目录索引

• ==基本索引和切片：==
• • 普通索引：
  • 省略索引：
  • 多省略索引：
  • 间隔索引：
• ==形态变换操作：==
• • reshape()：
  • resize()：
  • transpose()：
  • • *通过参数进行转置：*
  • flatten()：

基本索引和切片：

普通索引：

import numpy as np
arr = np.array([
    [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
    [[6,5,4],[7,7,2],[3,6,8]]
])
print(arr[0,0,0]) #1
print(arr[1,2,2]) #8

省略索引：

import numpy as np
arr = np.array([
    [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
    [[6,5,4],[7,7,2],[3,6,8]]
])
print(arr[0,:,1]) #[2 5 8]

多省略索引：

import numpy as np
arr = np.array([
    [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
    [[6,5,4],[7,7,2],[3,6,8]]
])
print(arr[0,:,:]) #相当于获取第一层的所有信息

间隔索引：

import numpy as np
arr = np.array([
    [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
    [[6,5,4],[7,7,2],[3,6,8]]
])
print(arr[0,0:3,:]) #默认步长为1，与序列切片类似
print("-"*80)
print(arr[1,0:3:2,1]) #第二层，第0行和第2行，分别取出第1列

形态变换操作：

reshape()：

import numpy as np
arr = np.arange(2,10)
result = arr.reshape((2,4)) #10-2 要等于 2*4才能创建
print(result)
print("-"*80)
print(arr)

resize()：

import numpy as np
arr = np.arange(2,10)
result = arr.resize((5,2)) #10-2 要等于 5*2才能创建
print(result)#用变量接收之后返回的是空值：None
print("-"*80)
print(arr)#不用变量接收，也可以正常获取结果

transpose()：

import numpy as np
arr = np.arange(2,10)
result = arr.reshape(4,2)
result1 = result.transpose()
print(result) #4*2
print("-"*80)
print(result1) #2*4

通过参数进行转置：

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4)) #创建一个三维数组
print(arr)
print("-"*80)
print(arr.transpose()) # 完全转置，轴的顺序从(0,1,2)变为(2,1,0)
print("-"*80)
print(arr.transpose((0,2,1))) #执行的是行列转置

flatten()：

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4)) #创建一个三维数组
result = arr.flatten()
print(arr)
print("-"*80)
print(result)