NumPy索引和切片详解（附带实例）

NumPy 数组元素是通过数组的索引和切片来访问和修改的，因此索引和切片是 NumPy 中最重要、最常用的概念。

NumPy索引

所谓数组的索引，是用于标记数组中对应元素的唯一数字，从 0 开始，即数组中的第一个元素的索引是 0，以此类推。NumPy 数组可以使用标准 Python 语法 x[obj] 来标记索引，其中 x 是数组，obj 是索引。

【实例】获取一维数组 n1 中索引为 0 的元素，程序代码如下：

import numpy as np  # 导入numpy模块
n1=np.array([1,2,3])  # 创建一维数组
print(n1[0])         # 输出一维数组中的第一个元素

运行程序，结果为：

1

【实例】通过索引获取二维数组中的元素，程序代码如下：

import numpy as np  # 导入numpy模块
n1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(n1[1][2])     # 输出二维数组中第2行第3列的元素

运行程序，结果为：

6

NumPy切片式索引

数组切片可以理解为对数组的分割，按照等分或者不等分原则，将一个数组分割为多个片段，它与 Python 中列表的切片操作一样。

NumPy 中用冒号分隔切片参数来进行切片操作，语法格式如下：

[start:stop:step]

参数说明：

• start：起始索引。
• stop：终止索引。
• step：步长。

【实例】实现简单的切片操作，对数组 n1 进行切片式索引，如下图所示。


程序代码如下：

import numpy as np  # 导入numpy模块
n1=np.array([1,2,3])  # 创建一维数组
print(n1[0])         # 输出第1个元素
print(n1[1])         # 输出第2个元素
print(n1[0:2])       # 输出第1个元素至第3个元素（不包括第3个元素）
print(n1[1:])        # 输出从第2个元素开始以后的元素
print(n1[::2])       # 输出第1个元素（0省略）至第4个元素（不包括第4个元素）

运行程序，结果如下：

1
2
[1 2]
[2 3]
[1 3]

切片式索引操作需要注意以下几点：

• 索引是左闭右开区间，如上述代码中的 n1 [0: 2]，只能取到索引从 0 到 1 的元素，而取不到索引为 2 的元素。
• 当没有 start 参数时，代表从索引 0 开始取元素，如上述代码中的 n1 [:2]。
• start、stop 和 step 这 3 个参数都可以是负数，代表反向索引。以 step 参数为例，如下图所示：

【实例】常用的切片式索引操作程序代码如下：

import numpy as np  # 导入numpy模块
n = np.arange(10)   # 使用arange()函数创建一维数组
print(n)           # 输出一维数组
print(n[:3])       # 输出第1个元素（0省略）至第4个元素（不包括第4个元素）
print(n[3:6])      # 输出第4个元素至第7个元素（不包括第7个元素）
print(n[6:])       # 输出第7个元素至最后一个元素
print(n[::-1])     # 输出所有元素
print(n[::1])      # 输出第1个元素至最后一个元素
print(n[:2])       # 输出第1个元素至最后一个元素，以5为步长
print(n[1::5])     # 输出第2个元素至最后一个元素，以5为步长
print(n[2::6])     # 输出第3个元素至最后一个元素，以6为步长
# start、stop、step为负数时
print(n[::-1])     # 输出所有元素且步长是-1
print(n[-3::-1])   # 输出倒数第3个元素至倒数第1个元素（不包括倒数第3个元素）
print(n[-3:-5:-1]) # 输出倒数第3个元素至倒数第5个元素且步长是-1
print(n[-5::-1])   # 输出倒数第5个元素至最后一个元素且步长是-1

运行程序，结果为：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 2 4 6 8]
[1 6]
[2 8]
[9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]
[9 8]
[7 6]
[5 4 3 2 1 0]

NumPy二维数组索引

二维数组索引可以使用 array[n, m] 的方式表示，以逗号分隔，表示第 n 个数组的第 m 个元素。

【实例】创建一个 3 行 4 列的二维数组，实现简单的索引操作，效果如下图所示。


程序代码如下：

import numpy as np  # 导入numpy模块
# 创建3行4列的二维数组
n=np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])
print(n[1])        # 输出第2行的元素
print(n[1,2])      # 输出第2行第3列的元素
print(n[-1])       # 输出倒数第1行的元素

运行程序，结果如下：

[4 5 6 7]
6
[8 9 10 11]

在上述代码中，n[1] 表示第 2 行；n[1, 2] 表示第 2 行第 3 列的元素，它等同于 n[1][2]，实际上 n[1][2]的操作原理是先通过索引确定第一个维度得到一个数组，然后在此基础上再进行索引确定元素。

NumPy二维数组切片式索引

【实例】创建一个二维数组，实现各种切片式索引操作，效果如下图所示：


程序代码如下：

import numpy as np  # 导入numpy模块
# 创建3行3列的二维数组
n=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(n[:2,1:])     # 输出第1行至第3行（不包括第3行）的第2列至最后一列的元素
print(n[1,:2])      # 输出第2行的第1列至第3列（不包括第3列）的元素
print(n[:2,2])      # 输出第1行至第3行（不包括第3行）的第3列的元素
print(n[:,1:])      # 输出所有行的第1列至第2列（不包括第2列）的元素

运行程序，结果如下：

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