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詳解Python二維數(shù)組與三維數(shù)組切片的方法

系統(tǒng) 1868 0

如果對象是二維數(shù)組,則切片應當是x[:]的形式,里面有一個冒號,冒號之前和之后分別表示對象的第0個維度和第1個維度;

如果對象是三維數(shù)組,則切片應當是x[::],里面有兩個冒號,分割出三個間隔,三個間隔的前、中和后分別表示對象的第0、1、2個維度。

x[n,:]、x[:,n]、x[m:n,:]、x[:,m:n]

上面的中括號中(m:n)應當看成一個整體,除了(m:n)之外的冒號就是用來表明在哪個維度上操作的。

對于二維數(shù)組,在冒號前面的(n,)意味著對二維數(shù)組的第0個維度上的第n號元素操作,在冒號后面的(,n)意味著對二維數(shù)組的第1個維度上的第n號元素進行操作。如果n替換成(m:n)則表示對第m號到第n-1號元素操作。

舉例:

            
import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20]])
print(a.shape)
print(a[0, :], a[0, :].shape)
print(a[1, :], a[1, :].shape)
print(a[-1, :], a[-1, :].shape)
print(a[0:2, :], a[0:2, :].shape)
print(a[:, 0], a[:, 0].shape)
print(a[:, 1], a[:, 1].shape)
print(a[:, -1], a[:, -1].shape)
print(a[:, 0:2], a[:, 0:2].shape)


          

?運行結果如下:

            
(5, 4)
[1 2 3 4] (4,)
[5 6 7 8] (4,)
[17 18 19 20] (4,)
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]] (2, 4)
[ 1 5 9 13 17] (5,)
[ 2 6 10 14 18] (5,)
[ 4 8 12 16 20] (5,)
[[ 1 2]
 [ 5 6]
 [ 9 10]
 [13 14]
 [17 18]] (5, 2)

Process finished with exit code 0
          

上例中,a是shape=(5,4)的數(shù)組。第0個維度上有5個元素,第1個維度上有4個元素(元素不一定是單個值, 也可能是數(shù)組,這里的元素的叫法是相對于某個維度而言的)。

  • a[0, :]、a[1, :]、a[-1, :]分別提取了a的第0個維度上的第0、1和-1個元素,每個元素都是一個含有4個元素的數(shù)組。
  • a[0:2, :]提取了a的第0個維度上的第0和1兩個元素,兩個元素都是一個含有4個元素的數(shù)組,共同組成一個二維數(shù)組。
  • a[:, 0]、a[:, 1]、a[:, -1]分別提取了a的第1個維度上的0、1和-1個元素,每個元素都是單個元素值。
  • a[:, 0:2]提取了a的第1個維度上的第0和1兩個元素,兩個元素都是單個元素值,共同組成一個二維數(shù)組。

x[n,::]、x[:,n:]、x[::,n]、x[:,:,n]、x[m:n,::]、x[:,m:n:]、x[::,m:n]、x[:,:,m:n]

上面的中括號中(m:n)應當看成一個整體,除了(m:n)之外的兩個冒號就是用來表明在哪個維度上操作的。

對于三維數(shù)組,在雙冒號的最前面的(n,)意味著對三維數(shù)組的第0個維度上的第n號元素操作,在雙冒號的中間的(,n)意味著對三維數(shù)組的第1個維度上的第n號元素進行操作,在雙冒號的后面的(,n)意味著對三維數(shù)組的第2個維度上的第n號元素進行操作。如果n替換成(m:n)則表示對第m號到第n-1號元素操作。

舉例:

            
import numpy as np

b = np.array([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
       [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]],
       [[25, 26, 27, 28], [29, 30, 31, 32], [33, 34, 35, 36]],
       ])

print(b.shape)
print("b[0, ::],b[1, ::],b[-1, ::],b[0:2, ::]")
print(b[0, ::], b[0, ::].shape)
print(b[1, ::], b[1, ::].shape)
print(b[-1, ::], b[-1, ::].shape)
print(b[0:2, ::], b[0:2, ::].shape)
print("b[:, 0:],b[:, 1:],b[:, -1:],b[:, 0:2:]")
print(b[:, 0:], b[:, 0:].shape)
print(b[:, 1:], b[:, 1:].shape)
print(b[:, -1:], b[:, -1:].shape)
print(b[:, 0:2:], b[:, 0:2:].shape)
print("b[::, 0],b[::, 1],b[::, -1],b[::, 0:2:]")
print(b[::, 0], b[::, 0].shape)
print(b[::, 1], b[::, 1].shape)
print(b[::, -1], b[::, -1].shape)
print(b[::, 0:2:], b[::, 0:2].shape)
print("b[:,:, 0],b[:,:, 1],b[:,:, -1],b[:,:, 0:2:]")
print(b[:, :, 0], b[:, :, 0].shape)
print(b[:, :, 1], b[:, :, 1].shape)
print(b[:, :, -1], b[:, :, -1].shape)
print(b[:, :, 0:2:], b[:, :, 0:2].shape)
          

運行結果如下:

            
(3, 3, 4)
b[0, ::],b[1, ::],b[-1, ::],b[0:2, ::]
[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]] (3, 4)
[[13 14 15 16]
 [17 18 19 20]
 [21 22 23 24]] (3, 4)
[[25 26 27 28]
 [29 30 31 32]
 [33 34 35 36]] (3, 4)
[[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]]

 [[13 14 15 16]
 [17 18 19 20]
 [21 22 23 24]]] (2, 3, 4)
b[:, 0:],b[:, 1:],b[:, -1:],b[:, 0:2:]
[[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]]

 [[13 14 15 16]
 [17 18 19 20]
 [21 22 23 24]]

 [[25 26 27 28]
 [29 30 31 32]
 [33 34 35 36]]] (3, 3, 4)
[[[ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]]

 [[17 18 19 20]
 [21 22 23 24]]

 [[29 30 31 32]
 [33 34 35 36]]] (3, 2, 4)
[[[ 9 10 11 12]]

 [[21 22 23 24]]

 [[33 34 35 36]]] (3, 1, 4)
[[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]]

 [[13 14 15 16]
 [17 18 19 20]]

 [[25 26 27 28]
 [29 30 31 32]]] (3, 2, 4)
b[::, 0],b[::, 1],b[::, -1],b[::, 0:2:]
[[ 1 2 3 4]
 [13 14 15 16]
 [25 26 27 28]] (3, 4)
[[ 5 6 7 8]
 [17 18 19 20]
 [29 30 31 32]] (3, 4)
[[ 9 10 11 12]
 [21 22 23 24]
 [33 34 35 36]] (3, 4)
[[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]]

 [[13 14 15 16]
 [17 18 19 20]]

 [[25 26 27 28]
 [29 30 31 32]]] (3, 2, 4)
b[:,:, 0],b[:,:, 1],b[:,:, -1],b[:,:, 0:2:]
[[ 1 5 9]
 [13 17 21]
 [25 29 33]] (3, 3)
[[ 2 6 10]
 [14 18 22]
 [26 30 34]] (3, 3)
[[ 4 8 12]
 [16 20 24]
 [28 32 36]] (3, 3)
[[[ 1 2]
 [ 5 6]
 [ 9 10]]

 [[13 14]
 [17 18]
 [21 22]]

 [[25 26]
 [29 30]
 [33 34]]] (3, 3, 2)

Process finished with exit code 0


          

上例中,b是shape=(3,3,4)的數(shù)組。第0個維度上有3個元素,第1個維度上有3個元素,第2個維度上有4個元素(元素不一定是單個值, 也可能是數(shù)組,這里的元素的叫法是相對于某個維度而言的)。

  • b[0, ::]、b[1, ::]、b[-1, ::]分別提取了b的第0個維度上的第0、1和-1個元素,每個元素都是一個二維數(shù)組。
  • b[0:2, ::]提取了b的第0個維度上的第0和1兩個元素,兩個元素都是一個二維數(shù)組,共同組成一個三維數(shù)組。
  • b[:, 0:]、b[:, 1:]、b[:, -1:]分別提取了b的全部元素(都是由4個元素的單個數(shù)組)、b的第1個維度上除第0號外的所有元素(都是由4個元素的單個數(shù)組)、b的第1個維度上的所有最后一個位置上的元素(都是由4個元素的單個數(shù)組)。
  • b[:, 0:2:]提取了b的第1個維度上的第0和1兩個元素,兩個元素都是一個有4個元素的數(shù)組,共同組成一個三維數(shù)組。
  • b[::, 0]、b[::, 1]、b[::, -1]分別提取了b的第2個維度上的0、1和-1個元素(這里的元素就是單個有4個元素的數(shù)組),每個元素都是有4個元素的數(shù)組。
  • b[::, 0:2]提取了b的第2個維度上的第0和1兩個元素(這里的元素就是單個有4個元素的數(shù)組),兩個元素都是有4個元素的數(shù)組。
  • b[:,:, 0]、b[:,:, 1]、b[:,:, -1]分別提取了b的第2個維度的所有元素(即有4個元素的數(shù)組)中的第0、1和-1個元素值,每個元素都是單個元素值。
  • b[:,:, 0:2]提取了b的第2個維度的所有元素(即有4個元素的數(shù)組)中的第0和1兩個元素值,兩個元素都是單個元素值。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。


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