numpy矩阵运算创建矩阵切片

在NumPy库中，你可以通过索引来创建和操作矩阵的切片。矩阵切片允许你选择一部分行和列来提取子矩阵，或者仅对特定区域的数据进行处理。以下是一些基本的操作：

1. **基本切片**：你可以指定行和列的范围。例如，`arr[start_row:end_row, start_col:end_col]`会获取从`start_row`到`end_row-1`的行和从`start_col`到`end_col-1`的列。

import numpy as np

# 创建一个2x3的数组
arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
# 获取第一行和前两列的子矩阵
slice_1 = arr[0, :2]
print(slice_1)  # 输出：array([0, 1])

2. **步长（Slicing with step size）**：可以设置步长来跳过元素。比如`arr[start:end:step]`，`step > 1`则表示每隔`step`个元素取一个。

# 取每两行的元素
slice_2 = arr[::2, :]
print(slice_2)  # 输出：array([[0, 2],
              #        [4, 5]])

3. **布尔索引（Boolean indexing）**：可以用条件判断来选取满足特定条件的元素，这在筛选数据时非常有用。

# 创建一个布尔数组，然后选取所有值大于2的位置
bool_mask = arr > 2
slice_3 = arr[bool_mask]
print(slice_3)  # 输出：array([2, 3, 4, 5])