NumPy 切片和索引

NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它提供了一个强大的 N 维数组对象和许多用于操作这些数组的函数。在数据处理和数值计算中，切片和索引是常用的操作，它们允许我们有效地访问和修改数组的部分数据。本文将详细介绍 NumPy 中切片和索引的使用方法。

1. 一维数组的切片和索引

一维数组是最简单的数组形式，它的切片和索引方式与 Python 列表类似。数组的索引从 0 开始，可以通过指定开始索引、结束索引和步长来切片。

import numpy as np# 创建一个一维数组
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])# 简单的切片
print(arr[1:4])  # 输出 [1 2 3]# 包含开始和结束索引的切片
print(arr[:3])   # 输出 [0 1 2]
print(arr[3:])   # 输出 [3 4 5]# 使用步长
print(arr[1:5:2])  # 输出 [1 3]# 负数索引表示从后向前索引
print(arr[-3:-1])  # 输出 [3 4]

2. 多维数组的切片和索引

多维数组（例如二维数组）的切片稍微复杂一些。在多维数组中，每个维度都可以独立地进行切片。

# 创建一个二维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 对行进行切片
print(arr2d[1:])  # 输出 [[4 5 6]#      [7 8 9]]# 对列进行切片
print(arr2d[:, 1:3])  # 输出 [[2 3]#      [5 6]#      [8 9]]# 对行和列同时进行切片
print(arr2d[1:, 1:3])  # 输出 [[5 6]#      [8 9]]

3. 布尔索引

布尔索引是一种强大的索引方式，它允许我们根据条件来选择数组中的元素。

# 创建一个布尔索引
bool_idx = arr > 2# 使用布尔索引来选择元素
print(arr[bool_idx])  # 输出 [3 4 5]

4. 花式索引

花式索引（Fancy Indexing）是一种使用整数数组进行索引的方法，它可以用来选择数组的非连续元素。

# 创建一个花式索引
idx = np.array([1, 3, 5])# 使用花式索引来选择元素
print(arr[idx])  # 输出 [1 3 5]

5. 数组视图和副本

在 NumPy 中，切片操作返回的是数组的视图，这意味着它们共享相同的数据存储。如果你想要创建一个数组的副本，可以使用 copy 方法。

# 创建数组的视图
view = arr[1:4]# 创建数组的副本
copy = arr[1:4].copy()# 修改视图会影响原始数组
view[0] = 99
print(arr)  # 输出 [ 0 99 2 3 4 5]# 修改副本不会影响原始数组
copy[0] = 88
print(arr)  # 输出 [ 0 99 2 3 4 5]