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在元素列表或者数组中,我们可以用如同 a[2] 一样的表示方法,同样的,Numpy中也有相应的表示方法

一维索引

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import numpy as np
A = np.arange(3,15)

# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

print(A[3]) # 6
6

让我们将矩阵转换为二维的,此时进行同样的操作:

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A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
"""
array([[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]])
"""

print(A[2])
# [11 12 13 14]
[11 12 13 14]

实际上这时的 A[2] 对应的就是 矩阵A 中第三行(从0开始算第一行)的所有元素。

二维索引

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print(A[1][1])      # 8
print(A[1, 1]) # 8
8
8

在Python的 list 中,我们可以利用:对一定范围内的元素进行切片操作,在Numpy中我们依然可以给出相应的方法:

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print(A[1, 1:3])    # [8 9]
[8 9]

这一表示形式即针对第二行中第2到第4列元素进行切片输出(不包含第4列)。 此时我们适当的利用for函数进行打印:

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for row in A:
print(row)
"""
[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]
"""

此时它会逐行进行打印操作。如果想进行逐列打印,就需要稍稍变化一下:

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for column in A.T:
print(column)
"""
[ 3, 7, 11]
[ 4, 8, 12]
[ 5, 9, 13]
[ 6, 10, 14]
"""

说一些关于迭代输出的问题:

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import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape((3,4))

print(A.flatten())
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

for item in A.flat:
print(item)

# 3
# 4
# ……
# 14
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
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这一脚本中的flatten是一个展开性质的函数,将多维的矩阵进行展开成1行的数列。而flat是一个迭代器,本身是一个object属性。

Reference