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NumPy - 简介
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。
NumPy 操作
使用NumPy，开发人员可以执行以下操作：
•数组的算数和逻辑运算。
•傅立叶变换和用于图形操作的例程。
•与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。
numpy库多维数组的类型和列表的类型非常类似，同样有索引和切片功能：
索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组元素子集的过程
1.一维数组
# 准备一个数组
arr1=np.array(np.arange(9))
arr1
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# 索引
arr[-1] #8
arr1[arr1.size-2] #7
arr1[arr1.size-9] #0
# 切片 ：[start:end:step]
arr1[1:4] #左开右闭的区间
arr1[1:5:2] #array([1,3])
arr1[::-1] # 反向取所有，-1变成了步长
2.二维数组
# 准备一个二维数组
arr2=np.array([
np.arange(1,4),
np.arange(5,8)
])
arr2
array([[1, 2, 3],
[5, 6, 7]])
# 索引
arr2[0][2] # 3
arr2[0,2] # 3
# 切片
arr2[0,] # array([1,2,3])
arr2[0,::] # 同上
arr2[0,0:3] #array([1,2])
3.多维数组
arr4=np.arange(1,25).reshape(2,3,4)
arr4
array([[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]],
[[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24]]])
arr4[1][2][2] # 23
arr4[1,1,1] #18
arr3[1,1,] # array([17,18,19,20])
arr4[1,1,::] # 同上
arr4[1,1,::-1] # array([20, 19, 18, 17])
arr4[0,1:3]
#array([[ 5, 6, 7, 8],
#[ 9, 10, 11, 12]])
arr4[:1,1] #array([ 6, 18])
b[1,:,2] #array([15, 19, 23])
b[1,...]
#array([[13, 14, 15, 16],
# [17, 18, 19, 20],
# [21, 22, 23, 24]])
b[0,::-1,-1] #array([12, 8, 4])
b[:,:,-1][::-1][:,-1] #array([24, 12])
python的五大特点是什么
python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
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新闻标题：使用python怎么实现numpy数组的索引和切片操作-创新互联
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