【Numpy】04 深入理解NumPy的高级索引技术

掌握NumPy：从新手到高手的数组操作之旅

前言

前面【Numpy】03 数组的切片和索引操作深入详解的切片和索引操作只能索引出有规律的元素数据，比如同轴向，若要索引如下元素则无法实现，下面就介绍数组的高级索引（花式索引），可以实现对任意元素的索引。

在Python的数据科学和机器学习领域，NumPy无疑是一个基石。它提供了强大的数组操作能力，让数据处理变得既高效又简单。今天，我们将深入探索NumPy中三种强大的技术：花式索引、布尔索引。这篇文章将带你从新手迈向高手，让你在NumPy的世界中游刃有余。

花式索引：选择你想要的一切

花式索引是NumPy提供的一个强大功能，它允许你使用整数数组作为索引来访问数组中的特定元素。这不仅适用于一维数组，也适用于多维数组，让你能够灵活地选择和修改数据。

什么是花式索引？

花式索引（Fancy Indexing）允许你使用整数数组作为索引来访问数组中的元素。这种方式非常灵活，可以让你选择或改变数组中你想要的元素。

一维数组的花式索引

假设你有一个一维数组，你想基于一组指定的下标来获取数组中的元素。

import numpy as np# 创建一个一维数组
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print("原始数组:", arr)
# 输出：原始数组: [10 20 30 40 50]# 使用花式索引
indices = [1, 3, 4]  # 指定想要的元素的下标
print("花式索引结果:", arr[indices])
# 输出：花式索引结果: [20 40 50]

在这个示例中，我们通过指定下标[1, 3, 4]来选择数组中的第二、第四和第五个元素。

多维数组的花式索引

在多维数组中，花式索引可以帮助你选择不连续的行或列，甚至是降维操作。

# 创建一个二维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("原始二维数组:\n", arr2d)# 使用花式索引选择不连续的行
print("选择第一行和第三行:\n", arr2d[[0, 2]])
# 输出：
# 选择第一行和第三行:
# [[1 2 3]
#  [7 8 9]]
# 多维数组的花式索引
print("行索引[0, 2]列索引[1, 2]的结果:\n", arr2d[[0, 2], [1, 2]])
# 输出：
# 行索引[0, 2]列索引[1, 2]的结果:
# [2 9]

在这个示例中，我们通过指定行的索引[[0, 2]]来选择第一行和第三行，结果还是二维数组；
通过索引[[0, 2], [1, 2]]来选择行索引[0, 2]列索引[1, 2]即第一行第二列元素2和第三行第三列元素9，结果是一个降维后的一维数组。

切片操作不会进行降维，索引会降维操作

切片操作

切片操作允许你选择数组的一个子集。对于多维数组，你可以同时在多个维度上进行切片。

多维数组的切片操作

# 使用切片选择第一行和第三行
print("使用切片选择的行:\n", arr2d[::2])
# 输出：
# 使用切片选择的行:
# [[1 2 3]
#  [7 8 9]]

在这个示例中，::2表示从第一行开始，每隔一行选择一行，因此选择了第一行和第三行。

布尔索引：基于条件的数据选择

布尔索引是一种基于条件选择数组元素的方法。它使用布尔数组作为索引，这个布尔数组通常是通过对数组应用条件操作得到的。

使用布尔索引过滤数据

假设你有一个数组，你想从中选择满足特定条件的元素。

import numpy as np# 创建一个一维数组
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 创建布尔数组，条件是元素值大于20
filter = arr > 20
print("布尔索引过滤结果:", arr[filter])
# 输出：布尔索引过滤结果: [30 40 50]