多维数组切片
时间: 2023-07-10 20:24:23 浏览: 62
多维数组的切片可以使用Python中的切片语法来完成。比如,对于一个二维数组`arr`,我们可以使用`arr[start_row:end_row, start_col:end_col]`来完成切片操作。
其中,`start_row`和`end_row`分别表示起始行和结束行的索引,`start_col`和`end_col`分别表示起始列和结束列的索引。注意,这里的索引都是从0开始的。
例如,对于一个3x3的二维数组`arr`,我们可以使用如下语句来获取其中的一个子矩阵:
```
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
sub_arr = arr[0:2, 0:2]
print(sub_arr)
```
输出结果为:
```
[[1 2]
[4 5]]
```
这里我们使用了`numpy`库来创建数组,但是切片的语法是和Python自带的列表相同的。
相关问题
numpy多维数组切片
NumPy是Python中科学计算的一个重要库,其中最基本的数据结构就是多维数组(ndarray)。切片是在这种数组上进行索引和操作的常用方式。
在NumPy中,切片可以用来提取数组中的子集。切片语法使用冒号(:)进行分隔,格式为[start:end:step]。其中start表示开始位置(默认为0),end表示结束位置(默认为数组的长度),step表示步长(默认为1)。
以下是一些切片的例子:
1. a[2:5]:提取从第2个元素到第4个元素的子数组。
2. a[:4]:提取从第0个元素到第3个元素的子数组。
3. a[1::2]:提取从第1个元素开始,每隔1个元素提取一个元素的子数组。
4. a[::-1]:反转整个数组。
需要注意的是,切片返回的是原数组的一个视图(view),而不是一个新的数组。这意味着对切片进行的修改会直接影响到原数组。
python多维数组切片赋值
在Python中,可以使用多维数组切片来进行赋值操作。通过给切片赋值,可以修改数组中的特定元素或子数组。例如,假设我们有一个名为a的多维数组,可以使用以下语法进行切片赋值:
a[start:end:step] = new_values
其中,start表示切片的起始位置,end表示切片的结束位置(不包括该位置的元素),step表示切片的步长。new_values是要赋给切片的新值。
举个例子,假设我们有以下的多维数组a:
a = array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
如果我们想要将第一列的值都设置为100,可以使用如下的切片赋值操作:
a[:, 0] = 100
这样就将第一列的值都设置为100了。
如果我们想要将第二行第三列的值设置为200,可以使用如下的切片赋值操作:
a[1, 2] = 200
这样就将第二行第三列的值设置为200了。
同时,多维数组的切片赋值也支持同时修改多个元素。比如,如果我们想要将第二行第三列到第四列的值都设置为300和400,可以使用如下的切片赋值操作:
a[1, 2:4] = [300, 400]
这样就将第二行第三列到第四列的值都设置为300和400了。
通过以上的多维数组切片赋值操作,可以方便地对多维数组进行元素或子数组的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python基础教程:切片的赋值](https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/118224325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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