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這篇“numpy數(shù)組不同索引方式有什么區(qū)別”文章的知識點(diǎn)大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“numpy數(shù)組不同索引方式有什么區(qū)別”文章吧。
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numpy數(shù)組一般有三種索引方式：
基礎(chǔ)索引與切片
布爾索引
神奇索引
三種方法都可截取原數(shù)組中的部分?jǐn)?shù)據(jù)，但是使用的時候在本質(zhì)上卻有區(qū)別，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)時，不弄清索引本質(zhì)，會導(dǎo)致最后預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確。
基礎(chǔ)索引與切片
先上代碼：
import numpy as np
arr = np.arange(25).reshape(5,5)
arr
arr1 = arr[:3]
arr1
arr1[1] = -1
arr
大家可以從上面的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，將arr前3行賦值給arr1，然后將arr1的第2行的數(shù)值改為-1，最后arr也發(fā)生了改變。原因是在基礎(chǔ)索引中，返回的只是原數(shù)組的視圖，而不是復(fù)制原數(shù)組，任何對于視圖的修改，都會影響原數(shù)組。
解決方法，利用ndarray自帶方法copy()，復(fù)制原數(shù)組。
arr = np.arange(25).reshape(5,5)
arr
arr1 = arr.copy()
arr1[1]=-1
arr
布爾索引
先上代碼：
bool_ = [True,False,True,False,False]
arr1 = arr[bool_]
arr1
arr1[1]=-1
arr
可以發(fā)現(xiàn)，布爾索引并未出現(xiàn)類似問題，因?yàn)槔貌紶栔邓饕龝r，總是生成數(shù)據(jù)的拷貝，所以改變選擇數(shù)據(jù)，對原數(shù)組沒有影響。
神奇索引
index = [3,4,1,2]
arr1 = arr[index]
arr1
arr1[1]=-1
arr
神奇索引和布爾索引一樣，選擇數(shù)據(jù)的改變也不會影響原數(shù)組。
以上就是關(guān)于“numpy數(shù)組不同索引方式有什么區(qū)別”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
網(wǎng)頁標(biāo)題：numpy數(shù)組不同索引方式有什么區(qū)別
文章路徑：http://www.dlmjj.cn/article/ihdpig.html
