1.切片和索引

eg1：我们首先通过 arange() 函数创建 ndarray对象。 然后，分别设置起始，终止和步长的参数为 2，7 和 2。

import numpy as npa = np.arange(10)
s = slice(2, 7, 2)  # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
print(a[s])

eg2：多维数组的切边和索引

import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
print(a)
# 从某个索引处开始切割
print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')
print(a[1:])
print(a[..., 1])   # 第2列元素
print(a[1, ...])   # 第2行元素
print(a[..., 1:])  # 第2列及剩下的所有元素

2.高级索引

（1）整数数组索引

以下实例获取数组中 (0,0)，(1,1) 和 (2,0) 位置处的元素。

import numpy as npx = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]
print(y)

（2）布尔索引

可以通过一个布尔数组来索引目标数组

eg1：获取大于5的元素

import numpy as np x = np.array([[  0,  1,  2],[  3,  4,  5],[  6,  7,  8],[  9,  10,  11]])  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('\n')
# 现在我们会打印出大于 5 的元素  
print  ('大于 5 的元素是：')
print (x[x >  5])

eg2：过滤 NaN

import numpy as npa = np.array([np.nan, 1, 2, np.nan, 3, 4, 5])
print(a[~np.isnan(a)])

(3)花式索引

花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值

import numpy as npx = np.arange(9)
print(x)
# 一维数组读取指定下标对应的元素
print("-------读取下标对应的元素-------")
x2 = x[[0, 6]] # 使用花式索引
print(x2)print(x2[0])
print(x2[1])

二维数组

import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print(x)
# 二维数组读取指定下标对应的行
print("-------读取下标对应的行-------")
print (x[[4,2,1,7]])

np.ix_

np.ix_ 函数就是输入两个数组，产生笛卡尔积的映射关系

import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])

x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])]这句话会输出一个4*4的矩阵，其中的元素分别是：

x[1,0] x[1,3] x[1,1] x[1,2]

x[5,0] x[5,3] x[5,1] x[5,2]

x[7,0] x[7,3] x[7,1] x[7,2]

x[2,0] x[2,3] x[2,1] x[2,2]

3.NumPy 广播(Broadcast)

当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制

import numpy as npa = np.array([[0, 0, 0],[10, 10, 10],[20, 20, 20],[30, 30, 30]])
b = np.array([0, 1, 2])
print(a + b)

4.迭代数组

NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式

import numpy as npa = np.arange(6).reshape(2,3)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('迭代输出元素：')
for x in np.nditer(a):print (x, end=", " )
print ('\n')

控制遍历顺序

import numpy as npa = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：') 
print (a) 
print ('\n') 
print ('原始数组的转置是：') 
b = a.T 
print (b) 
print ('\n') 
print ('以 C 风格顺序排序：') 
c = b.copy(order='C')  
print (c)
for x in np.nditer(c):  print (x, end=", " )
print  ('\n') 
print  ('以 F 风格顺序排序：')
c = b.copy(order='F')  
print (c)
for x in np.nditer(c):  print (x, end=", " )

修改数组中元素的值

import numpy as npa = np.arange(0, 60, 5)
a = a.reshape(3, 4)
print('原始数组是：')
print(a)
print('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):x[...] = 2 * x
print('修改后的数组是：')
print(a)

迭代器遍历对应于每列，并组合为一维数组

import numpy as np 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组是：')
for x in np.nditer(a, flags =  ['external_loop'], order =  'F'):  print (x, end=", " )

5.广播迭代

如果两个数组是可广播的，nditer 组合对象能够同时迭代它们。

import numpy as np a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print  ('第一个数组为：')
print (a)
print  ('\n')
print ('第二个数组为：')
b = np.array([1,  2,  3,  4], dtype =  int)  
print (b)
print ('\n')
print ('修改后的数组为：')
for x,y in np.nditer([a,b]):  print ("%d:%d"  %  (x,y), end=", " )