NumPy对数组按索引查询实战方法总结
作者：Я?люблю?тебя?Python 发布时间：2021-02-23 06:33:18
前期准备及前情回顾
#对于一维向量用np.arange生成以元组形式输出从0开始的数组([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
#对于二维向量(及多维向量),用np.arange生成以元组形式输出从0开始到20结束的数组，用np.reshape(4, 5)函数把一维向量转换为4行5列的二维向量
理解：numpy的二维向量对应着Python的嵌套, 只是numpy支持更高维度的列表, 这也是numpy比Python的优势之处
基础索引
一维数组
和Python的list一样
#1.因为Python语言中有第0位，因此实际中的第一位对应着Python语言中的第0位，numpy是Python中的一个科学计算库，因此也遵从此法则
#2.x[2 : 4]是左闭右开形式,因此实际应在4 - 1也就是第3位结束
#3.可以冒号前后省略，省略最后面就是到最后截止，此时包含最后一位, 不用 -1
我的理解:带冒号左右都有数字的左闭右开[a, b]，结束在b-1的位置,带冒号左右数字省略的不用-1，不带冒号的该在第几位结束就在第几位结束
二维数组
注意: 切片的修改会修改原来的数组
原因:NumPy经常要处理大数据, 避免每次都复制
神奇索引
其实就是:用整数数组进行的索引, 叫神奇索引
Eg.
神奇索引的用处
-实例举例:获取数组中最大的前N个数字
一维数组
二维数组0
我的理解:
列可以省略, 行不可以省略，如若不改变行, 用：代替，列也可以用：代替，也可以省略如若想改变行和列，用[[行a, 行b, 行c, ...], [列a，列b ，列c]]
布尔索引(常用)
一维数据
二维数组
我的理解:
用变量直接与数字判断输出布尔类型True 或 FalseX[]里判断, 输出满足条件的数组
布尔索引条件的组合
来源：https://blog.csdn.net/weixin_68413862/article/details/123647018
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