ndarray的基本操作之索引、切片

1、索引

一维数组与列表完全一致，多维时同理

import numpy as np
nd1 = np.random.randint(0,10,size=3)#array([9, 1, 0])
nd1[1]#1
nd2 = np.random.randint(0,100,size=(2,3))#array([[80, 80, 95],[ 0, 38, 29]])
nd2[1][1]#38也可以写成下面的格式：
nd2[1,1]#38

2、根据索引修改数据

nd2 = np.random.randint(0,10,size=(2,3))#array([[0, 2, 9],[5, 0, 5]])
nd2[1,0]=100#array([[  0,   2,   9], [100,   0,   5]])

nd3= np.random.randint(0,10,size=3)#array([7, 3, 8])
nd3[1]=100#array([  7, 100,   8])

3、切片

一维数组与列表完全一致，多维时同理

微信图片_20181009232442.png

将数据反转

  对一维数组反转

0.png

   对二维数组反转

1.png

2.png