【NumPy】NumPy实战入门:索引与切片(sort、argsort、searchsorted)详解

🧑 博主简介:阿里巴巴嵌入式技术专家,深耕嵌入式+人工智能领域,具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。

📒 博客介绍:分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟,欢迎关注。提供嵌入式方向的学习指导、简历面试辅导、技术架构设计优化、开发外包等服务,有需要可加文末联系方式联系。

💬 博主粉丝群介绍:① 群内高中生、本科生、研究生、博士生遍布,可互相学习,交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里,也有数不清的万粉大佬,可以交流写作技巧,上榜经验,涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英,大厂大佬,可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份,助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本,送真活跃粉丝,助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式,备注自己的CSDN昵称,拉你进群,互相学习共同进步。

NumPy实战入门:索引与切片详解

  • 1. 引言
  • 2. NumPy简介
  • 3. 基础索引与切片
  • 4. 花式索引(Fancy Indexing)
  • 5. 布尔索引
  • 6. 结合使用
  • 7. 总结

在这里插入图片描述

1. 引言

NumPy作为Python数据分析与科学计算的基石,其核心之一便是高效的数组操作。在NumPy的世界里,索引与切片不仅是基础,更是通往高级数据操作的桥梁。本文将深入解析NumPy数组的索引与切片技术,包括基本索引、花式索引、布尔索引等,并提供完整的示例代码,助你掌握数组操作的精髓。

2. NumPy简介

NumPy是一个为Python提供高性能多维数组操作的库,拥有强大的数学函数库,是科学计算、数据分析等领域不可或缺的工具。其核心数据结构ndarray支持多种索引方式,极大地提升了数据处理的灵活性和效率。

3. 基础索引与切片

NumPy数组支持与Python列表类似的索引和切片操作,但更为灵活多样。

import numpy as np# 创建一个简单的数组
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])# 基础索引
print("基础索引示例:", arr[1])  # 输出 20# 切片
slice_arr = arr[1:4]  # 包含1索引位置,不包含4索引位置
print("切片示例:", slice_arr)  # 输出 [20 30 40]

4. 花式索引(Fancy Indexing)

花式索引允许使用数组作为索引来选择数组中的元素,提供了高度灵活的数据选择方式。

# 花式索引示例
import numpy as np# 花式索引示例
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])
indices = np.array([1, 3, 4])
selected = arr[indices]
print("花式索引示例:", selected)  # 输出 [20 50 60]

5. 布尔索引

利用布尔数组来选取满足条件的数组元素,是过滤数据的强大工具。

import numpy as np# 布尔索引示例
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])
bool_indices = arr > 30
filtered_arr = arr[bool_indices]
print("布尔索引示例:", filtered_arr)  # 输出 [40 50 60]

6. 结合使用

NumPy允许索引方式的灵活组合,包括整数、切片、布尔数组等。

import numpy as np# 结合示例
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])# 整数索引与布尔索引结合
combined = arr[[True, False, True, False, True, False, False]]
print("结合示例1:", combined)  # 输出 [10 30 50]# 切片和布尔数组结合
slice_and_bool = arr[:3][arr[:3] > 20]
print("结合示例2:", slice_and_bool)  # 输出 []# 多种索引组合
multi_index = arr[1:4][arr[1:4] >= 40]
print("多索引组合示例:", multi_index)  # 输出 [40 50]

7. 总结

NumPy的索引与切片机制为数据操作提供了极大的灵活性和效率,从基础的索引、切片到高级的花式索引和布尔索引,每一种都有其独特的应用场景和优势。通过以上完整示例的实践,你可以看到如何灵活地筛选、排序、重组数据,实现复杂的逻辑操作,从而大幅提升数据处理的效率。掌握NumPy的索引与切片技巧,是在数据分析和科学计算领域迈出的重要一步。继续实践、探索,你会发现NumPy更多的可能性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/17255.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[NOIP 2014] 寻找道路

[NOIP 2014] 寻找道路 在有向图 G 中,每条边的长度均为 11,现给定起点和终点,请你在图中找一条从起点到终点的路径,该路径满足以下条件: 路径上的所有点的出边所指向的点都直接或间接与终点连通。在满足条件 11 的情…

全局查询筛选器适用场景 以及各场景示例

EF Core中的全局查询筛选器(Global Query Filters)是一种强大的功能,可以在实体框架的DbContext级别为特定的EntityType设置默认的过滤条件。这些筛选器自动应用于所有涉及到相关实体的LINQ查询中,无论是直接查询还是通过Include或…

统计计算四|蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)

系列文章目录 统计计算一|非线性方程的求解 统计计算二|EM算法(Expectation-Maximization Algorithm,期望最大化算法) 统计计算三|Cases for EM 文章目录 系列文章目录一、基本概念(一)估算 π \pi π(二&…

【设计模式】JAVA Design Patterns——Commander(指挥官模式)

🔍目的 用于处理执行分布式事务时可能遇到的所有问题。 🔍解释 处理分布式事务很棘手,但如果我们不仔细处理,可能会带来不想要的后果。假设我们有一个电子商务网站,它有一个支付微服务和一个运输微服务。如果当前运输…

学习图形推理

学习图形推理 1.位置规律1.1平移1.2翻转、旋转2.样式规律2.1加减异同2.2黑白运算3.属性规律3.1对称性3.2曲直性3.3开闭性4.数量规律4.1面4.2线数量4.3笔画数4.4点数量4.5素数量5.空间重构5.1相对面5.2相邻面-公共边5.3相邻面-公共点5.4相邻面-画边法题型 一组图:从左往右找规律…

编程-辅助工具-Git下载

文章目录 1、前言2、Git官网地址3、迅雷下载 1、前言 采用Git能下载github上的代码,其下载是采用官网下载的,但是下载速度比较慢,网上也推荐了镜像的方式,但是有些链接失效了,突然有一天想起用迅雷是不是合适&#xf…

DDR基本原理

1. 简介 DDR SDRAM(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory,双数据率同步动态随机存储器)通常被我们称为DDR,其中的“同步”是指内存工作需要同步时钟,内部命令的发送与数据传输都以它为基准。DDR…

【社会信用体系1003】 企业违规新解:社会信用环境改善的实证分析!

今天给大家分享的是来自于国内顶级期刊金融研究2023年发表论文——《社会信用环境改善降低了企业违规吗?——来自“中国社会信用体系建设”的证据》所用到的重要数据集,该文章从企业层面探讨了社会信用系统建设对企业违规行为的影响,更精准地…

牛客NC164 最长上升子序列(二)【困难 贪心+二分 Java/Go/PHP/C++】

题目 题目链接: https://www.nowcoder.com/practice/4af96fa010c44638a7e112abf65f7237 思路 贪心二分 所谓贪心,就是往死里贪,所以对于最大上升子序列,结尾元素越小,越有利于后面接上其他的数,也就可能变…

使用 Elasticsearch 作为 Azure OpenAI On Your Data 的向量数据库

作者:来自 Elastic Paul Oremland 背景介绍 最近,微软通过 Azure OpenAI 服务 "On Your Data" 将 Elasticsearch 直接集成到 Azure 中。"On Your Data" 使组织能够利用强大的 AI 模型(如 GPT-4 和 RAG 模型)…

想知道期权的交易方式有哪些吗?新手必看!

今天期权懂带你了解想知道期权的交易方式有哪些吗?新手必看!期权指投资者在支付了一定的权利金之后,将拥有未来某个时间协定价格买入或者卖出的权利。 期权的交易策略方式有哪些? 买入看涨期权: 使用场景&#xff1a…

C# WPF入门学习主线篇(四)—— Button的常用属性

本期来详细介绍一下WPF中Button组件的属性都有哪些 一、准备阶段 首先,打开我们之前创建好的工程。 这是我们之前几期一起做过的工程,现在重新创建一个button,来熟悉一下他的属性。 选中创建的button,点击属性栏 二、接下来介绍…

layui扩展件(xm-select)实现下拉框

layui扩展件&#xff08;xm-select&#xff09;实现下拉框 扩展组件 xm-select 效果图 html代码 <div class"layui-inline"><label class"layui-form-label">职位</label><div class"layui-input-inline" style"wid…

小皮面板中访问不了本地的sqli网站---解决方法

今天想在sqli-labs中做题&#xff0c;却发现自己访问不了网站 1、具体的错误原因如下 2、查了一下&#xff0c;可能是因为自己访问的域名不对 3、修改了域名为&#xff1a;http://sqli-labs:81/Less-2/便可以访问了 4、然后接下来我有遇到一个错误&#xff0c;这个问题是php版…

【onnx问题解决】关键词:found at least two devices、torch.onnx.export

关键词&#xff1a;Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! 报错&#xff1a; [34m[1mONNX:[0m export failure ❌ 3.8s: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu an…

Amazon云计算AWS之[7]内容推送服务CloudFront

文章目录 CDNCDN简介CDN网络技术 CloudFrontCloudFront基本概念 CDN CDN简介 用户在发出服务请求后&#xff0c;需要经过DNS服务器进行域名解析后得到所访问网站的真实IP&#xff0c;然后利用该IP访问网站。在这种模式中&#xff0c;世界各地的访问者都必须直接和网站服务器连…

openflow协议抓包分析

1、准备实验拓扑&#xff1a; 在Mininet环境中创建一个简单的SDN拓扑&#xff0c;包括控制器、交换机、主机等。 确保拓扑能够正常运行&#xff0c;SDN交换机与控制器建立连接。 采用主机Ubuntu22.04主机&#xff0c;IP地址是192.168.87.130&#xff0c;安装opendaylight控制…

Git标签管理

文章目录 1. 什么是标签2. 创建标签3. 标签删除4. 本地标签推送至远程5. 标签远程删除 1. 什么是标签 标签tag &#xff0c;可以简单的理解为是对某次commit的⼀个标识&#xff0c;相当于起了⼀个别名。 例如&#xff0c;在项目发布某个版本的时候&#xff0c;针对最后一次co…

PG实践|PostgreSQL的安装和配置

&#x1f4eb; 作者简介&#xff1a;「六月暴雪飞梨花」&#xff0c;专注于研究Java&#xff0c;就职于科技型公司后端工程师 &#x1f3c6; 近期荣誉&#xff1a;华为云云享专家、阿里云专家博主、腾讯云优秀创作者、ACDU成员 &#x1f525; 三连支持&#xff1a;欢迎 ❤️关注…

代码随想录算法训练营第20天 |● 654.最大二叉树 ● 617.合并二叉树 ● 700.二叉搜索树中的搜索 ● 98.验证二叉搜索树

文章目录 前言654.最大二叉树思路方法一 递归法方法一2 老师的优化递归法 617.合并二叉树思路方法一 递归法方法二 迭代法 700.二叉搜索树中的搜索思路方法一 递归法方法二 迭代法 98.验证二叉搜索树思路方法一 使用数组方法二 不使用数组代码注意点&#xff1a; 方法二 使用双…