1 NumPy基础之一维数组获取和修改元素

NumPy数组选取数据子集或单个元素的方式有很多，如果是一维数组，和python列表类似。

1.1 一维数组获取元素

描述

通过索引获取数组元素，一维数组索引下标从0开始，[m]表示索引为m的元素。

[m:n]切片，包头不包尾，获取一维数组索引从m到n的元素，包括m不包括n，返回array对象。[:]获取数组全部元素。

示例

 >>> import numpy as np
 >>> ar1=np.arange(10,20)
 >>> ar1
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
 # 通过索引获取数组元素
 # 一维数组索引下标从0开始
 >>> ar1[0]
 10
 # [m]获取索引为m的元素
 >>> ar1[3]
 13
 # [m:n]切片，获取一维数组索引从m到n的元素
 # 包括m不包括n，包头不包尾，返回array对象
 >>> ar1[5:8]
 array([15, 16, 17])
 # [:]获取数组全部元素
 >>> ar1[:]
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])

1.2 一维数组修改元素

描述

[m]=x修改一维数组索引为m的元素值为x。

[m:n]=x切片赋值，将x赋值给整个切片，不包括n。[:]=x修改全部元素的值。

将标量x赋值给切片[m:n]，x自动传播赋值到整个切片选区，即广播。

ar2=ar1[m:n]，ar2[i]=x，修改切片值，会同步修改原数组的值，即修改ar2元素会同步修改ar1元素。

示例

 >>> import numpy as np
 >>> ar1=np.arange(10,20)
 >>> ar1
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
 # [m]=x修改一维数组索引为m的元素值为x
 >>> ar1[3]
 13
 # [m:n]=x切片赋值，将x赋值给整个切片，不包括n
 >>> ar1[5:8]=29
 >>> ar1
 array([10, 11, 12, 13, 14, 29, 29, 29, 18, 19])
 # [:]=x修改全部元素的值
 >>> ar1[:]=6
 >>> ar1
 array([6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6])
 
 >>> ar1=np.arange(10,20)
 >>> ar1
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
 # ar2=ar1[m:n]
 >>> s1=ar1[5:8]
 >>> s1
 array([15, 16, 17])
 # ar2[i]=x，修改切片值，会同步修改原数组的值
 >>> s1[0]=9555
 >>> s1
 array([9555,   16,   17])
 >>> ar1
 array([  10,   11,   12,   13,   14, 9555,   16,   17,   18,   19])

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