如何在 Python 中从 Numpy 数组中选择元素？

在本文中，我们将展示如何在 Python 中从 NumPy 数组中选择元素。

Python 中的 Numpy 数组

NumPy 数组是 NumPy 库的核心数据结构，顾名思义。该库的名称是“Numeric Python”或“Numerical Python”的缩写。

换句话说，NumPy 是一个 Python 库，可作为 Python 中科学计算的基础。其中一种工具是高性能的多维数组对象，是一种强大的数据结构，用于高效的数组和矩阵计算。

我们可以一次从 Numpy 数组中选择一个单独的元素或子数组。现在我们看一下从 Numpy 数组中选择元素的以下方法。

• 选择单个 NumPy 数组元素。
• 使用切片从 NumPy 数组中选择子数组。
• 只给出停止值来选择/访问子数组。
• 仅给出起始值来选择/访问子数组。

方法 1 – 选择单个 NumPy 数组元素

这些 ndarray 的每个元素都可以通过它们的索引号码进行访问。

算法（步骤）

下面是执行所需任务的算法/步骤 –

• 使用 import 关键字导入 numpy 模块并给其取一个别名 np。

• 通过向其传递 1 维数组作为参数，使用 numpy.array() 函数（返回 ndarray。ndarray 是一个满足给定要求的数组对象）来创建 numpy 数组。

• 使用正索引访问 NumPy 数组中的元素，并打印它。

• 使用负索引访问 NumPy 数组中的元素，即最后一个元素的索引 -1，并打印它。

负索引：
Python 允许“从结尾索引”，即负索引。
这意味着序列中最后一个值的索引为-1，倒数第二个索引为-2，以此类推。
当您想从可迭代对象的末尾（右侧）选择值时，您可以利用负索引。

示例

以下程序使用索引号码从输入的 NumPy 数组返回指定索引处的元素 –

# 使用别名 np 导入 numpy 模块
import numpy as np

# 通过传递 1 维数组作为参数创建 NumPy 数组
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8])

# 使用正索引访问 NumPy 数组中的索引 1 处的元素并打印它
print("The input array = ",inputArray)
print("Numpy array element at index 1:", inputArray[1]<)

# 使用负索引访问 NumPy 数组中的索引 -1 处的元素，即最后一个元素，并打印它
print("Numpy array element at index -1(last element):", inputArray[-1])

输出

执行以上程序将生成以下输出 –

The input array =  [4 5 1 2 8]
Numpy array element at index 1: 5
Numpy array element at index -1(last element): 8

方法 2 – 使用切片从 NumPy 数组中选择子数组

为了获得子数组，我们可以用切片代替元素索引。

语法

numpyArray[start:stop]

其中， start, stop 分别为子数组的第一个和最后一个索引。

算法 (步骤)

以下是执行所需任务的算法/步骤：

• 使用 numpy.array() 函数（返回一个ndarray。该ndarray是一个满足给定要求的数组对象）， 通过将1维数组作为参数传递给它来创建NumPy数组。

• 通过给定的开始和结束值使用切片访问索引位于2到5（不包含）的子数组，并打印它。

示例

以下程序使用切片从输入NumPy数组返回子数组，同时给出开始和结束值-

#导入带有别名名称的NumPy模块
import numpy as np

#创建一个1维NumPy数组
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8, 9, 7])
print("输入数组 = ", inputArray)

#通过给定的开始和结束值使用切片访问索引位于2到5（不包含）的子数组，并打印它。
print("索引位于2到5（不包含）的子数组 = ", inputArray[2:5])

输出

执行上述程序将生成以下输出-

输入数组 = [4 5 1 2 8 9 7]
索引位于2到5（不包含）的子数组 = [1 2 8]

方法3-仅通过停止值选择/访问子数组

通过将起始索引留空，可以从第一个元素开始切片子数组。

默认情况下将起始值作为0。

示例

以下程序从索引0（默认）开始从输入NumPy数组返回子数组到给定的停止值-

#导入带有别名名称的NumPy模块
import numpy as np

#创建一个1维NumPy数组
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8, 9, 7])
print("输入数组 = ", inputArray)

#通过只提供停止值打印从输入NumPy数组返回的子数组-
# 打印从索引0（默认）开始的子数组到给定的停止值

# 默认从0开始
print("从索引0（默认）开始的子数组至止值 = ",inputArray[:5])

输出

执行上述程序将生成以下输出-

输入数组 = [4 5 1 2 8 9 7]
从索引0（默认）开始的子数组至止值 = [4 5 1 2 8]

方法4-仅通过起始值选择/访问子数组

类似地，留空冒号左侧将为您提供一组到最后一个元素的数组。

示例

以下程序从给定的起始索引值到数组的最后一个索引值(default)返回输入的NumPy数组的子数组。

# 导入带别名的NumPy模块
import numpy as np

# 创建一个一维NumPy数组
inputArray = np.array([4, 5, 1, 2, 8, 9, 7])

# 打印从索引2到默认最后一个索引的子数组
print("Input Array = ",inputArray)
# 默认延伸到最后一个索引值
print("The sub-array till index 5(excluded)=", inputArray[2:])

输出

在执行时，上述程序将生成以下输出 −

Input Array = [4 5 1 2 8 9 7]
The sub-array till index 5(excluded)= [1 2 8 9 7]

结论

在本文中，我们学习了如何使用四个不同的示例在Python中选择numpy数组的元素。 我们还学习了有关切片NumPy数组的知识。