在 numpy 中显示奇数行和偶数列的数组 - Python

在使用 numpy 处理矩阵时，有时需要显示矩阵的特定行和列。本文将介绍如何在 numpy 中显示奇数行和偶数列的数组。

示例

我们先定义一个 3x3 的矩阵：

import numpy as np

m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(m)

输出：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

接下来，我们使用 numpy 的切片功能，选择矩阵的奇数行和偶数列：

odd_rows = m[::2, :]
even_cols = m[:, ::2]

print(odd_rows)
print(even_cols)

输出：

array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9]])

array([[1, 3],
       [4, 6],
       [7, 9]])

我们可以看到，odd_rows 是由矩阵的奇数行组成的新矩阵，而 even_cols 是由矩阵的偶数列组成的新矩阵。

解释

我们使用了 numpy 的切片功能来选择矩阵的特定行和列。对于 odd_rows，我们使用 m[::2, :] 来选择所有奇数行，其中第一个冒号表示选择所有行，第二个冒号的值为 2，表示跳过一个行，选择下一个行。对于 even_cols，我们使用 m[:, ::2] 来选择所有偶数列，其中第一个冒号表示选择所有行，第二个冒号的值为 2，表示跳过一个列，选择下一个列。

总结

通过使用 numpy 的切片功能，我们可以选择矩阵的特定行和列。本文中，我们演示了如何选择矩阵的奇数行和偶数列，在实际应用中，这种方法可能会派上用场。