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numpy数组不同索引方式有什么区别

发布时间:2022-02-25 16:17:22 来源:亿速云 阅读:113 作者:iii 栏目:web开发

这篇“numpy数组不同索引方式有什么区别”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“numpy数组不同索引方式有什么区别”文章吧。

numpy数组一般有三种索引方式:

基础索引与切片

布尔索引

神奇索引

三种方法都可截取原数组中的部分数据,但是使用的时候在本质上却有区别,尤其是在处理大量数据时,不弄清索引本质,会导致最后预测结果不准确。

基础索引与切片

先上代码:

import numpy as np

arr = np.arange(25).reshape(5,5)

arr

arr1 = arr[:3]

arr1

arr1[1] = -1

arr

大家可以从上面的结果中发现,将arr前3行赋值给arr1,然后将arr1的第2行的数值改为-1,最后arr也发生了改变。原因是在基础索引中,返回的只是原数组的视图,而不是复制原数组,任何对于视图的修改,都会影响原数组。

解决方法,利用ndarray自带方法copy(),复制原数组。

arr = np.arange(25).reshape(5,5)

arr

arr1 = arr.copy()

arr1[1]=-1

arr

布尔索引

先上代码:

bool_ = [True,False,True,False,False]

arr1 = arr[bool_]

arr1

arr1[1]=-1

arr

可以发现,布尔索引并未出现类似问题,因为利用布尔值索引时,总是生成数据的拷贝,所以改变选择数据,对原数组没有影响。

神奇索引

index = [3,4,1,2]

arr1 = arr[index]

arr1

arr1[1]=-1

arr

神奇索引和布尔索引一样,选择数据的改变也不会影响原数组。

以上就是关于“numpy数组不同索引方式有什么区别”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。

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