numpy二维数组中快速取出行列均为0,2,4的数据组成新的矩阵

要快速取出 numpy 二维数组中行列均为 0、2、4 的数据并组成新的矩阵，你可以使用切片操作。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                   [6, 7, 8, 9, 10],
                   [11, 12, 13, 14, 15],
                   [16, 17, 18, 19, 20],
                   [21, 22, 23, 24, 25]])

# 利用切片操作取出行列均为 0、2、4 的数据组成新的矩阵
new_matrix = matrix[[0, 2, 4]][:, [0, 2, 4]]
print("新的矩阵:")
print(new_matrix)

输出结果：

新的矩阵:
[[ 1  3  5]
 [11 13 15]
 [21 23 25]]

以上代码示例中，我们首先创建了一个二维数组 `matrix`。然后，使用切片操作 `[[0, 2, 4]][:, [0, 2, 4]]` 来取出行列均为 0、2、4 的数据，并赋值给新的矩阵 `new_matrix`。这里的切片 `[0, 2, 4]` 表示选取行的索引，`[:, [0, 2, 4]]` 表示选取列的索引。这样就能快速地取出对应的数据组成新的矩阵。

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numpy二维数组中取出行列均为0,2,4的数据组成新的矩阵

可以使用 numpy 的索引功能来取出二维数组中行列均为 0、2、4 的数据，并组成新的矩阵。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                   [6, 7, 8, 9, 10],
                   [11, 12, 13, 14, 15],
                   [16, 17, 18, 19, 20],
                   [21, 22, 23, 24, 25]])

# 取出行列均为 0、2、4 的数据
new_matrix = matrix[[0, 2, 4]][:, [0, 2, 4]]
print("新的矩阵:")
print(new_matrix)

输出结果：

新的矩阵:
[[ 1  3  5]
 [11 13 15]
 [21 23 25]]

以上代码示例中，我们首先创建了一个二维数组 `matrix`。然后，使用索引 `[[0, 2, 4]][:, [0, 2, 4]]` 来取出行列均为 0、2、4 的数据，并赋值给新的矩阵 `new_matrix`。最后，打印出新的矩阵。这里的索引 `[0, 2, 4]` 表示选取行的索引，`[:, [0, 2, 4]]` 表示选取列的索引。

numpy不用切片的方式，从二维数组中快速取出行列均为0,2,4的数据组成新的矩阵

如果你不想使用切片的方式，可以使用 numpy 的索引数组的方式来快速取出行列均为 0、2、4 的数据，并组成新的矩阵。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                   [6, 7, 8, 9, 10],
                   [11, 12, 13, 14, 15],
                   [16, 17, 18, 19, 20],
                   [21, 22, 23, 24, 25]])

# 定义行列索引
row_indices = np.array([0, 2, 4])
col_indices = np.array([0, 2, 4])

# 使用索引数组取出行列均为 0、2、4 的数据组成新的矩阵
new_matrix = matrix[row_indices][:, col_indices]
print("新的矩阵:")
print(new_matrix)

输出结果：

新的矩阵:
[[ 1  3  5]
 [11 13 15]
 [21 23 25]]

以上代码示例中，我们首先创建了一个二维数组 `matrix`。然后，使用 `np.array()` 定义了行索引数组 `row_indices` 和列索引数组 `col_indices`，分别包含了要选择的行和列的索引。最后，通过索引数组 `matrix[row_indices][:, col_indices]` 来取出对应的数据，得到新的矩阵 `new_matrix`。这种方式可以快速地取出行列均为 0、2、4 的数据组成新的矩阵，而不使用切片的方式。