1 numpy基础之多维数组获取和修改元素

在多维数组中，数组有多少维，就表示有多少轴，通过索引下标获取对应轴索引的元素，如果下标包含全部轴，则返回变量，否则返回低一轴的数组。

1.1 多维数组获取元素

描述

在多维数组中，只使用部分轴的索引，则返回对象是维度低一轴的ndarray。使用全部轴的索引，则返回标量。

多维数组，有多个轴，最外层为0轴，索引下标从0轴开始。

[m,n,o]表示0轴上索引为m，1轴上索引为n，2轴上索引为o的下标。

[m,n,o]索引下标等价于m[o]索引下标。

示例

 >>> import numpy as np
 # 创建二维数组
 >>> ar2d=np.array([[10,11,12],[13,14,15]])
 >>> ar2d
 array([[10, 11, 12],
        [13, 14, 15]])
 # 二维数组，单索引获取低一维度的一维数组
 # 二维数组，有2个轴，轴0(axis0)为行，轴1(axis1)为列
 # 单索引获取的是轴0上的数据，其索引对应的是轴0上的索引
 # [n]获取axis0轴上索引为n的一维数组
 >>> ar2d[0]
 array([10, 11, 12])
 >>> ar2d[1]
 array([13, 14, 15])
 # 二维数组，双索引获取轴0和轴1指定索引的单个元素
 # [m][n]获取在轴0的索引为m，轴1的索引为n对应的元素
 >>> ar2d[0][1]
 11
 # [m,n]同[m][n]
 # 获取在轴0的索引为m，轴1的索引为n对应的元素
 >>> ar2d[0,1]
 11
 
 
 # 创建三维数组
 >>> ar3d=np.array([[[11,12,13],[14,15,16]],[[21,22,23],[24,25,26]]])
 # 三维数组有三个轴，axis0，axis1，axis2
 >>> ar3d
 array([[[11, 12, 13],
         [14, 15, 16]],
 
        [[21, 22, 23],
         [24, 25, 26]]])
 # [n]获取0轴上索引为n的二维数组
 >>> ar3d[0]
 array([[11, 12, 13],
        [14, 15, 16]])
 # [m][n]获取0轴上索引为m，1轴上索引为n的一维数组
 >>> ar3d[0][1]
 array([14, 15, 16])
 # [m][n][o]获取0轴上索引为m，1轴上索引为n，2轴上索引为o对应的元素
 >>> ar3d[0][1][2]
 16
 # [m,n]同[m][n]
 >>> ar3d[0,1]
 array([14, 15, 16])
 # [m,n,o]同[m][n][o]
 >>> ar3d[0,1,2]
 16

1.2 多维数组修改元素

描述

多维数组，有多个轴，最外层为0轴，索引下标从0轴开始。

[m,n,o]表示0轴上索引为m，1轴上索引为n，2轴上索引为o的下标。

多维数组非标量元素可以通过标量赋值和数组赋值。

通过标量赋值时，指定索引的元素被赋值为相同标量值。

通过数组赋值时，指定索引的元素与赋值数组需有相同的形状。

示例

 >>> import numpy as np
 # 创建二维数组
 >>> ar2d=np.array([[10,11,12],[13,14,15]])
 >>> ar2d
 array([[10, 11, 12],
        [13, 14, 15]])
 
 >>> vals_2d1=ar2d[1].copy()
 >>> vals_2d1
 array([13, 14, 15])
 # 通过标量赋值
 >>> ar2d[1]=22  # 轴0上索引为1的一维数组被赋值为22
 >>> ar2d
 array([[10, 11, 12],
        [22, 22, 22]])
 # 通过数组赋值
 >>> ar2d[1]=vals_2d1 # 轴0上索引为1的数组被赋值为vals_2d1数组
 >>> ar2d
 array([[10, 11, 12],
        [13, 14, 15]])
 
 
 # 创建三维数组
 >>> ar3d=np.array([[[11,12,13],[14,15,16]],[[21,22,23],[24,25,26]]])
 # 三维数组有三个轴，axis0，axis1，axis2
 >>> ar3d
 array([[[11, 12, 13],
         [14, 15, 16]],
 
        [[21, 22, 23],
         [24, 25, 26]]])
 >>> vals_3d10=ar3d[1,0].copy()
 >>> vals_3d10
 array([21, 22, 23])
 # 通过标量赋值
 # 0轴上索引为1，1轴上索引为0的数组被赋值为22
 >>> ar3d[1,0]=68
 >>> ar3d
 array([[[11, 12, 13],
         [14, 15, 16]],
 
        [[68, 68, 68],
         [24, 25, 26]]])
 # 通过数组赋值
 # 0轴上索引为1，1轴上索引为0的数组被赋值为vals_3d10数组
 >>> ar3d[1,0]=vals_3d10
 >>> ar3d
 array([[[11, 12, 13],
         [14, 15, 16]],
 
        [[21, 22, 23],
         [24, 25, 26]]])

2 END

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