NumPy 數組索引

訪問數組元素

數組索引等同于訪問數組元素。

您可以通過引用其索引號來訪問數組元素。

NumPy 數組中的索引以 0 開頭，這意味著第一個元素的索引為 0，第二個元素的索引為 1，以此類推。

實例

從以下數組中獲取第一個元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[0])

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實例

從以下數組中獲取第二個元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[1])

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實例

從以下數組中獲取第三和第四個元素并將其相加：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] + arr[3])

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訪問 2-D 數組

要訪問二維數組中的元素，我們可以使用逗號分隔的整數表示元素的維數和索引。

實例

訪問第一維中的第二個元素：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st dim: ', arr[0, 1])

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實例

訪問第二維中的第五個元素：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on 2nd dim: ', arr[1, 4])

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訪問 3-D 數組

要訪問 3-D 數組中的元素，我們可以使用逗號分隔的整數來表示元素的維數和索引。

實例

訪問第一個數組的第二個數組的第三個元素：

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])

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例子解釋

arr[0, 1, 2] 打印值 6。

工作原理：

第一個數字代表第一個維度，其中包含兩個數組：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

然后：

[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]

由于我們選擇了 0，所以剩下第一個數組：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

第二個數字代表第二維，它也包含兩個數組：

[1, 2, 3]

然后：

[4, 5, 6]

因為我們選擇了 1，所以剩下第二個數組：

[4, 5, 6]

第三個數字代表第三維，其中包含三個值：

4
5
6

由于我們選擇了 2，因此最終得到第三個值：

6

負索引

使用負索引從尾開始訪問數組。

實例

打印第二個維中的的最后一個元素：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element from 2nd dim: ', arr[1, -1])

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