numpy數(shù)組中的冒號和負(fù)號的含義-創(chuàng)新互聯(lián)

本篇內(nèi)容主要講解“numpy數(shù)組中的冒號和負(fù)號的含義”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“numpy數(shù)組中的冒號和負(fù)號的含義”吧!

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在實(shí)際使用numpy時(shí)，我們常常會使用numpy數(shù)組的-1維度和”:”用以調(diào)用numpy數(shù)組中的元素。也經(jīng)常因?yàn)閿?shù)組的維度而感到困惑。

總體來說，”:”用以表示當(dāng)前維度的所有子模塊

“-1”用以表示當(dāng)前維度所有子模塊最后一個(gè)，”負(fù)號用以表示從后往前數(shù)的元素”

測試代碼

import numpy as np
b = np.arange(start=0, stop=24, dtype=int)
print('b.shape', b.shape)
# b.shape (24,)
b1 = b.reshape((4, 2, 3))
print('the value of b1\n', b1)
# the value of b1
# [[[ 0 1 2]
# [ 3 4 5]]
#
# [[ 6 7 8]
# [ 9 10 11]]
#
# [[12 13 14]
# [15 16 17]]
#
# [[18 19 20]
# [21 22 23]]]
print('b1[-1]\n', b1[-1])
# 從最外層的維度分解出最后一個(gè)模塊
# b1[-1]
# [[18 19 20]
# [21 22 23]]
for a in b1[-1]:
 print('s')
# 在這個(gè)模塊中有兩個(gè)小的模塊，所以程序運(yùn)行兩次
# s
# s
print('b1[:-1]\n', b1[:-1])
# 從最外層的模塊中分解出除最后一個(gè)子模塊后其余的模塊
# b1[:-1]
# [[[ 0 1 2]
# [ 3 4 5]]
#
# [[ 6 7 8]
# [ 9 10 11]]
#
# [[12 13 14]
# [15 16 17]]]
for a1 in b1[:-1]:
 print('s')
# 在這個(gè)模塊中有三個(gè)小的模塊，所以程序運(yùn)行兩次
# s
# s
# s
print('b1[-1:]\n', b1[-1:])
# 寫在最后一個(gè)維度的":"沒有實(shí)質(zhì)性作用，此處表示的意思和b1[-1]相同
# b1[-1:]
# [[[18 19 20]
# [21 22 23]]]
print('b1[:,-1]\n', b1[:, -1])
# 表示取出最外層的所有維度后每一個(gè)子模塊中選擇最后一個(gè)子模塊
# b1[:,-1]
# [[ 3 4 5]
# [ 9 10 11]
# [15 16 17]
# [21 22 23]]
print('b1[:,:,-1]\n', b1[:, :, -1])
# 表示取最里層維度的最后一個(gè)元素重新組成新的元組
# b1[:,:,-1]
# [[ 2 5]
# [ 8 11]
# [14 17]
# [20 23]]

到此，相信大家對“numpy數(shù)組中的冒號和負(fù)號的含義”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

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