如何访问索引 NumPy 的行和列 - Python

NumPy 是一个强大的 Python 库，它可以处理大量数值计算。其中一个关键 feature 就是它可以在高维数值数组中进行访问和索引。在这篇指南中，我们将介绍如何使用 NumPy 访问数组的行和列。

访问数组的行和列

NumPy 数组可以使用索引访问其各个元素。访问数组的行和列非常简单。例如，假设我们有一个 2x2 的数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], 
                [3, 4]])

print(arr)

输出：

[[1 2]
 [3 4]]

要访问第一行简单的将索引设置为 0 即可：

print(arr[0])

输出：

[1 2]

要访问第二行，将索引设置为 1：

print(arr[1])

输出：

[3 4]

要访问第一列，将索引设置为 0，并在其后加上一个冒号：

print(arr[:, 0])

输出：

[1 3]

要访问第二列，将索引设置为 1，并在其后加上一个冒号：

print(arr[:, 1])

输出：

[2 4]

获取数组的行和列作为独立的数组

有时候，我们需要将数组的行或列作为独立的数组进行处理。我们可以使用 NumPy 的 np.ndarray 对象中的 [:,n] 或 [n,:] 的索引方式。以下是一个例子：

arr = np.array([[1, 2], 
                [3, 4]])

# 获取第二列作为独立的数组
col = arr[:, 1]

# 获取第一行作为独立的数组
row = arr[0, :]

print(col)
print(row)

输出：

[2 4]
[1 2]

结论

这就是如何使用 NumPy 访问数组的行和列的完整指南。我们介绍了如何使用索引访问数组的行和列，以及如何获取数组的行和列作为独立的数组进行处理。这些技巧在进行机器学习和数据分析时非常有用。现在，您可以自信地处理 NumPy 数组中的任何行和列了！