我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

Numpy切片和索引

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 ~ n-1 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

切片还可以包括省略号 …,来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号,它将返回包含行中元素的 ndarray。

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

高级索引

整数数组索引

以下实例获取数组中 (0,0),(1,1)(2,0) 位置处的元素。

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

a = np.array([[0,1,2], [3,4,5], [6,7,8], [9,10,11]])
print(a)
print('-' * 20)

rows = np.array([[0,0], [3,3]])
cols = np.array([[0,2], [0,2]])

b = a[rows, cols]
print(b)
print('-' * 20)

rows = np.array([[0,1], [2,3]])
cols = np.array([[0,2], [0,2]])
c = a[rows, cols]
print(c)
print('-' * 20)

rows = np.array([[0,1,2], [1,2,3], [1,2,3]])
cols = np.array([[0,1,2], [0,1,2], [0,1,2]])
d = a[rows, cols]
print(d)
[[ 012]
 [ 345]
 [ 678]
 [ 9 10 11]]
--------------------
[[ 02]
 [ 9 11]]
--------------------
[[ 05]
 [ 6 11]]
--------------------
[[ 048]
 [ 37 11]
 [ 37 11]]

返回的结果是包含每个角元素的 ndarray 对象。

可以借助切片 : 或 … 与索引数组组合。如下面例子:

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

print(a)
print('-' * 20)

b = a[1:3, 1:3]
print(b)
print('-' * 20)

c = a[1:3, [0,2]]
print(c)
print('-' * 20)

d = a[..., 1:]
print(d)
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
--------------------
[[5 6]
 [8 9]]
--------------------
[[4 6]
 [7 9]]
--------------------
[[2 3]
 [5 6]
 [8 9]]

布尔索引

我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。

布尔索引通过布尔运算(如:比较运算符)来获取符合指定条件的元素的数组。

以下实例获取大于 5 的元素:

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

print(a)
print('-' * 20)

print(a[a > 5])
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
--------------------
[6 7 8 9]

以下实例使用了 ~(取补运算符)来过滤 NaN。

a = np.array([np.nan, 1, 2, np.nan, 3, 4, 5])

print(a)
print('-' * 20)

print(a[~np.isnan(a)])
[nan1.2. nan3.4.5.]
--------------------
[1. 2. 3. 4. 5.]

以下实例演示如何从数组中过滤掉非复数元素。

a = np.array([1, 3+4j, 5, 6+7j])

print(a)
print('-' * 20)

print(a[np.iscomplex(a)])
[1.+0.j 3.+4.j 5.+0.j 6.+7.j]
--------------------
[3.+4.j 6.+7.j]

花式索引

花式索引指的是利用整数数组进行索引。

花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。

对于使用一维整型数组作为索引,如果目标是一维数组,那么索引的结果就是对应位置的元素,如果目标是二维数组,那么就是对应下标的行。

花式索引跟切片不一样,它总是将数据复制到新数组中。

一维数组

a = np.arange(2, 10)

print(a)
print('-' * 20)

b = a[[0,6]]
print(b)
[2 3 4 5 6 7 8 9]
--------------------
[2 8]

二维数组

1、传入顺序索引数组

a = np.arange(32).reshape(8, 4)

print(a)
print('-' * 20)

print(a[[4, 2, 1, 7]])
[[ 0123]
 [ 4567]
 [ 89 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]
 [24 25 26 27]
 [28 29 30 31]]
--------------------
[[16 17 18 19]
 [ 89 10 11]
 [ 4567]
 [28 29 30 31]]

2、传入倒序索引数组

a = np.arange(32).reshape(8, 4)
print(a[[-4, -2, -1, -7]])
[[16 17 18 19]
 [24 25 26 27]
 [28 29 30 31]
 [ 4567]]

3、传入多个索引数组(要使用 np.ix_)

np.ix_ 函数就是输入两个数组,产生笛卡尔积的映射关系。

笛卡尔乘积是指在数学中,两个集合 X 和 Y 的笛卡尔积(Cartesian product),又称直积,表示为 X×Y,第一个对象是X的成员而第二个对象是 Y 的所有可能有序对的其中一个成员。

例如 A={a,b}, B={0,1,2},则:

A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}
B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}
a = np.arange(32).reshape(8, 4)
print(a[np.ix_([1,5,7,2], [0,3,1,2])])
[[ 4756]
 [20 23 21 22]
 [28 31 29 30]
 [ 8 119 10]]

广播(Broadcast)

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同,且各维度的长度相同。

a = np.arange(1, 5)
b = np.arange(1, 5)

c = a * b
print(c)
[ 149 16]

当运算中的 2 个数组的形状不同时,numpy 将自动触发广播机制。如:

a = np.array([
[0, 0, 0],
[10, 10, 10],
[20, 20, 20],
[30, 30, 30]
])

b = np.array([0, 1, 2])

print(a + b)
[[ 012]
 [10 11 12]
 [20 21 22]
 [30 31 32]]

下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

tile扩展数组

a = np.array([1, 2])

b = np.tile(a, (6, 1))
print(b)

print('-' * 20)

c = np.tile(a, (2, 3))
print(c)
[[1 2]
 [1 2]
 [1 2]
 [1 2]
 [1 2]
 [1 2]]
--------------------
[[1 2 1 2 1 2]
 [1 2 1 2 1 2]]

4x3 的二维数组与长为 3 的一维数组相加,等效于把数组 b 在二维上重复 4 次再运算:

a = np.array([
[0, 0, 0],
[10, 10, 10],
[20, 20, 20],
[30, 30, 30]
])

b = np.array([0, 1, 2])
bb = np.tile(b, (4, 1))

print(a + bb)
[[ 012]
 [10 11 12]
 [20 21 22]
 [30 31 32]]

广播的规则:

  • 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐,形状中不足的部分都通过在前面加 1 维补齐。
  • 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。
  • 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。
  • 当输入数组的某个维度的长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。

简单理解:对两个数组,分别比较他们的每一个维度(若其中一个数组没有当前维度则忽略),满足:

  • 数组拥有相同形状。
  • 当前维度的值相等。
  • 当前维度的值有一个是 1。

若条件不满足,抛出 "ValueError: frames are not aligned" 异常。

以上就是一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

一文详解Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播源码分析

这篇文章主要讲解了“Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播源码分析”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python数据分析模块Numpy切片、索引和广播源码分析”吧!N
2023-07-06

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录