ndarray如何取元素_Numpy之访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素
NumPy ndarray 是可变的,意味着 ndarray 中的元素在 ndarray 创建之后可以更改。NumPy ndarray 还可以切片,因此可以通过多种方式拆分 ndarray。例如,我们可以从 ndarray 中获取想要的任何子集。通常,在机器学习中,你需要使用切片拆分数据,例如将数据集拆分为训练集、交叉验证集和测试集。
我们首先将了解如何通过索引访问或修改 ndarray 中的元素。可以在方括号 [ ] 中添加索引来访问元素。在 NumPy 中,你可以使用正索引和负索引访问 ndarray 中的元素。正索引表示从数组的开头访问元素,负索引表示从数组的末尾访问元素。我们来看看如何访问秩为 1 的 ndarray 中的元素:
# We create a rank 1 ndarray that contains integers from 1 to 5
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# We print x
print()
print('x = ', x)
print()
# Let's access some elements with positive indices
print('This is First Element in x:', x[0])
print('This is Second Element in x:', x[1])
print('This is Fifth (Last) Element in x:', x[4])
print()
# Let's access the same elements with negative indices
print('This is First Element in x:', x[-5])
print('This is Second Element in x:', x[-4])
print('This is Fifth (Last) Element in x:', x[-1])
x = [1 2 3 4 5]
This is First Element in x: 1
This is Second Element in x: 2
This is Fifth (Last) Element in x: 5
This is First Element in x: 1
This is Second Element in x: 2
This is Fifth (Last) Element in x: 5
注意,要访问 ndarray 中的第一个元素,我们需要使用索引 0,而不是 1。此外注意,可以同时使用正索引和负索引访问同一个元素。正如之前提到的,正索引用于从数组的开头访问元素,负索引用于从数组的末尾访问元素。
现在我们看看如何更改秩为 1 的 ndarray 中的元素。方法是访问要更改的元素,然后使用 = 符号分配新的值:
# We create a rank 1 ndarray that contains integers from 1 to 5
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# We print the original x
print()
print('Original:\n x = ', x)
print()
# We change the fourth element in x from 4 to 20
x[3] = 20
# We print x after it was modified
print('Modified:\n x = ', x)
Original: x = [1 2 3 4 5]
Modified: x = [ 1 2 3 20 5]
同样,我们可以访问和修改秩为 2 的 ndarray 中的特定元素。要访问秩为 2 的 ndarray 中的元素,我们需要提供两个索引,格式为 [row, column]。我们来看一些示例:
# We create a 3 x 3 rank 2 ndarray that contains integers from 1 to 9
X = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# We print X
print()
print('X = \n', X)
print()
# Let's access some elements in X
print('This is (0,0) Element in X:', X[0,0])
print('This is (0,1) Element in X:', X[0,1])
print('This is (2,2) Element in X:', X[2,2])
X =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
This is (0,0) Element in X: 1
This is (0,1) Element in X: 2
This is (2,2) Element in X: 9
注意,索引 [0, 0] 是指第一行第一列的元素。
可以像针对秩为 1 的 ndarray 一样修改秩为 2 的 ndarray 中的元素。我们来看一个示例:
# We create a 3 x 3 rank 2 ndarray that contains integers from 1 to 9
X = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# We print the original x
print()
print('Original:\n X = \n', X)
print()
# We change the (0,0) element in X from 1 to 20
X[0,0] = 20
# We print X after it was modified
print('Modified:\n X = \n', X)
Original:
X =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
Modified:
X =
[[20 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]]
现在看看如何向 ndarray 中添加元素及删除其中的元素。我们可以使用 np.delete(ndarray, elements, axis) 函数删除元素。此函数会沿着指定的轴从给定 ndarray 中删除给定的元素列表。对于秩为 1 的 ndarray,不需要使用关键字 axis。对于秩为 2 的 ndarray,axis = 0 表示选择行,axis = 1 表示选择列。我们来看一些示例:
# We create a rank 1 ndarray
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# We create a rank 2 ndarray
Y = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# We print x
print()
print('Original x = ', x)
# We delete the first and last element of x
x = np.delete(x, [0,4])
# We print x with the first and last element deleted
print()
print('Modified x = ', x)
# We print Y
print()
print('Original Y = \n', Y)
# We delete the first row of y
w = np.delete(Y, 0, axis=0)
# We delete the first and last column of y
v = np.delete(Y, [0,2], axis=1)
# We print w
print()
print('w = \n', w)
# We print v
print()
print('v = \n', v)
Original x = [1 2 3 4 5]
Modified x = [2 3 4]
Original Y =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
w =
[[4 5 6]
[7 8 9]]
v =
[[2]
[5]
[8]]
现在我们来看看如何向 ndarray 中附加值。我们可以使用 np.append(ndarray, elements, axis) 函数向 ndarray 中附加值。该函数会将给定的元素列表沿着指定的轴附加到 ndarray 中。我们来看一些示例:
# We create a rank 1 ndarray
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# We create a rank 2 ndarray
Y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# We print x
print()
print('Original x = ', x)
# We append the integer 6 to x
x = np.append(x, 6)
# We print x
print()
print('x = ', x)
# We append the integer 7 and 8 to x
x = np.append(x, [7,8])
# We print x
print()
print('x = ', x)
# We print Y
print()
print('Original Y = \n', Y)
# We append a new row containing 7,8,9 to y
v = np.append(Y, [[7,8,9]], axis=0)
# We append a new column containing 9 and 10 to y
q = np.append(Y,[[9],[10]], axis=1)
# We print v
print()
print('v = \n', v)
# We print q
print()
print('q = \n', q)
Original x = [1 2 3 4 5]
x = [1 2 3 4 5 6]
x = [1 2 3 4 5 6 7 8]
Original Y =
[[1 2 3]
[4 5 6]]
v =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
q =
[[ 1 2 3 9]
[ 4 5 6 10]]
注意,当我们将行或列附加到秩为 2 的 ndarray 中时,行或列的形状必须正确,以与秩为 2 的 ndarray 的形状相符。
现在我们来看看如何向 ndarray 中插入值。我们可以使用 np.insert(ndarray, index, elements, axis) 函数向 ndarray 中插入值。此函数会将给定的元素列表沿着指定的轴插入到 ndarray 中,并放在给定的索引前面。我们来看一些示例:
# We create a rank 1 ndarray
x = np.array([1, 2, 5, 6, 7])
# We create a rank 2 ndarray
Y = np.array([[1,2,3],[7,8,9]])
# We print x
print()
print('Original x = ', x)
# We insert the integer 3 and 4 between 2 and 5 in x.
x = np.insert(x,2,[3,4])
# We print x with the inserted elements
print()
print('x = ', x)
# We print Y
print()
print('Original Y = \n', Y)
# We insert a row between the first and last row of y
w = np.insert(Y,1,[4,5,6],axis=0)
# We insert a column full of 5s between the first and second column of y
v = np.insert(Y,1,5, axis=1)
# We print w
print()
print('w = \n', w)
# We print v
print()
print('v = \n', v)
Original x = [1 2 5 6 7]
x = [1 2 3 4 5 6 7]
Original Y =
[[1 2 3]
[7 8 9]]
w =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
v =
[[1 5 2 3]
[7 5 8 9]]
NumPy 还允许我们将 ndarray 上下堆叠起来,或者左右堆叠。可以使用 np.vstack() 函数进行垂直堆叠,或使用 np.hstack() 函数进行水平堆叠。请务必注意,为了堆叠 ndarray,ndarray 的形状必须相符。我们来看一些示例:
# We create a rank 1 ndarray
x = np.array([1,2])
# We create a rank 2 ndarray
Y = np.array([[3,4],[5,6]])
# We print x
print()
print('x = ', x)
# We print Y
print()
print('Y = \n', Y)
# We stack x on top of Y
z = np.vstack((x,Y))
# We stack x on the right of Y. We need to reshape x in order to stack it on the right of Y.
w = np.hstack((Y,x.reshape(2,1)))
# We print z
print()
print('z = \n', z)
# We print w
print()
print('w = \n', w)
x = [1 2]
Y =
[[3 4]
[5 6]]
z =
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
w =
[[3 4 1]
[5 6 2]]
ndarray如何取元素_Numpy之访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素相关推荐
- ndarray如何取元素_访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素
你已经知道如何创建各种 ndarray,现在将学习 NumPy 使我们如何有效地操纵 ndarray 中的数据.NumPy ndarray 是可变的,意味着 ndarray 中的元素在 ndarray ...
- python删除元素del 可以删除部分元素吗_可以使用del删除集合中的部分元素。
[判断题]Python集合可以包含相同的元素.(3.0分) [单选题]student = dict(姓名='张三', 年龄=20, 性别='男'),则student.get("name&qu ...
- c++把数组所有元素剔除_C语言数组——删除数组中的某个值
前言 在家里闲着还是闲着,这几天见证了Python各种数据结构的强大.Python中的数据类型如:列表.元组.字典等都具有其的特点.列表无需要设定其的长度,我们可以随机插入元素,同时元素的类型也是随意 ...
- js remove 当前元素_详解js删除数组中的指定元素
本篇文章将会给大家介绍两种删除数组中的指定元素的方式,分别为: 1.单独定义一个的函数,通过函数来删除指定数组元素. 2.为Array对象定义了一个removeByValue的方法,在调用方法来删除指 ...
- java向有序数组里插数_Java向有序数组中插入一个元素,,使其仍按有序排列,并求出这个插入元素的下标...
/** * * @create time [2014-4-13] */ public class Test { public static void main(String args[]) { //原 ...
- Python算法教程第一章知识点:利用插入元素的例子详解list之本质
声明:由于中译本翻译过于冗余,所以将有用处的知识点罗列出来. 微信公众号:geekkr 本文目录:一.利用插入元素的例子详解list之本质 </br> 一.利用插入元素的例子详解list之 ...
- python 删除列表中的指定元素
python 删除列表中的指定元素 def delete_list(list1,ele):"""删除列表中的指定元素:param list1:原列表:param ele: ...
- Java 数组插入元素
在我们已经创建好的Java数组里面插入元素. 我们自定义任意一个数组,使用sort()方法对数组进行排序,使用insertElement()方法向数组插入元素,我们还定义了一个printArray() ...
- C语言创建顺序表并插入元素 详细注释
顺序表是用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的数据结构.顺序表是线性表的一种,线性表是最常用且最简单的一种数据结构,一个线性表是 n 个数据元素的有限序列.我们使用 c 语言来创建顺序表并插入元素 ...
最新文章
- 方法功能从无参方法、含参方法到重载方法
- AlertDialog.Builder setCancelable用法
- CCF - 201509-2 - 日期计算
- 防火墙启动被拒绝解决方案
- HDU 3001 Travelling
- 【CyberSecurityLearning 附】域的复习+小综合实验(重要!)
- boost::graph模块实现一个只读隐式加权图的简单示例的测试程序
- 《深入理解JVM.2nd》笔记(一):走进Java
- 多元正态分布、多元t分布中的行列式求解 Java
- linux里netstat与ps,linux命令——ps和netstat
- SAS详细的下载与安装流程
- Oracle中表pagesize,Oracle使用pagesize命令
- 煤矿矿长相当于什么级别?
- 【Unity】判断视频是否播放完毕
- windows更改文件权限,获取SYSTEM 或者 Administrator权限,解决删除文件需要来自SYSTEM的权限
- 如何使用OLED显示图片
- xxx牌JUC学习加油奥利给001初始篇章
- 2022年初级审计师考试复习题及答案
- 《当程序员的那些狗日日子》(五十七)迟来的爱恋
- 项目管理-今天学Wiki