Numpy中花式索引和shape用法
总结一下最近学习中容易出现问题的地方️
代码
python
from numpy import *
randMat = random.randint(0, 10, (4, 3))
print("原矩阵:\n", randMat)
# 索引从0开始计数
print("输出第一行的所有数据:\n", randMat[0, :])
print("输出第二列的所有数据:\n", randMat[:, 1])
print("输出矩阵第1和第3行的所有数据:\n", randMat[[0, 2], :])
print("行数:\n",randMat.shape[0])
print("列数:\n",randMat.shape[1])
print("维数:\n",randMat.shape)运行结果
python
原矩阵:
[[3 5 1]
[1 3 0]
[0 2 1]
[0 2 9]]
输出第一行的所有数据:
[3 5 1]
输出第二列的所有数据:
[5 3 2 2]
输出矩阵第1和第3行的所有数据:
[[3 5 1]
[0 2 1]]
行数:
4
列数:
3
维数:
(4, 3)TIP
2018年8月22日 21:40:54更新，新增：使用shape和reshape调整数组大小
代码
python
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (3,2)
b = a.reshape(2,3)
print(a)
print(b)运行结果
python
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[1 2 3]
[4 5 6]]