NumPy必知必会50例 | 2. 数组索引和切片：探索 NumPy 数组的秘密

2. 数组索引和切片：探索 NumPy 数组的秘密

数组索引：抓住您所需的元素

NumPy 数组索引是一种访问数组特定元素的方式。就像在书架上找到您最喜欢的书一样简单。

一维数组索引

想象一个一维数组，就像一排书籍。您可以通过位置获取书籍：

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(arr[3])

输出：

40

多维数组索引

现在想象一个书柜，有多个层次，每个层次都有多本书。这就是多维数组：

arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr_2d[1, 2])

输出：

6

数组切片：选择您想要的一部分

切片就像选择您喜欢书籍的一章，而不是整本书。

一维数组切片

从一维数组中选择一个区间：

print(arr[1:4])

输出：

[20 30 40]

多维数组切片

在多维数组中选择一个子区域：

print(arr_2d[0:2, 1:3])

输出：

[[2 3]
 [5 6]]

切片的高级用法

您还可以使用步长在切片中跳过元素：

print(arr[::2])

输出：

[10 30 50]

下一步

现在您已经掌握了索引和切片的基础知识，下一步我们将深入学习数组的数学运算。准备好数学之旅了吗？