python截取数组的一部分元素

❶ python numpy 选取数组前几位的值和下标

针对一维的numpy的ndarray数组，获取前N位的具体的数值（value），

针对一维的numpy的ndarray数组，获取前N位所在的下标（index），

一个是原地sort，一个是np.argsort()获取下标。如果是多维数组，可以先采用arr.flatten()转换为一维的数组。

❷ python中数组切片含义解析

关于数组切片的解析：
① [i]、[-1]；
② [:-1]、[:n]、[n:]、[n:m]、[:]；
③ [n: m: x]、[: : x]、[: : ]、[-1: : ]、[: -1:]、[: :-1]
④ [a,b]、[a1:a2, b1:b2]

（-1在此相当于len(A)-1，即从首项至下标为 (len(A)-1)-1 的元素）

（-1在此相当于len(A)-1，即从下标为 len(A)-1 的元素至最后一项元素，实际上就是最后一项元素）

n和m都缺省时，范围为整个数组，元素的选择取决于步长
x为-1时，取步长为1的倒序

a表示取第一维的下标为a的元素，b表示取第二维的下标为b的元素

a1:a2表示取第一维的下标为a1至a2-1的数组切片；
b1:b2表示取第二维的下标为b1至b2-1的数组切片。

当A[a1:a2, b1:b2]中有数值缺省时，规则同一维数组。

此外，更高维数组的切片以此类推。

❸ python 数组切割

具体代码如下：

a=[10,25,69,51,452,336,79,52,67]
b=[0,0,0,2,2,3,3,3,3]

d={}
foriinb:
	d[i]=(d[i]+1)ifd.has_key(i)else1
	
p=0
foriind.values():
	printa[p:(p+i)]
	p+=i

运行结果：

❹ python中如何提取一组数据中的第一列数据

概述

直接提取会报错，把array数组转换成list，即可提取，使用numpy转换

步骤详解

1、直接提取尝试：

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#提取第一列元素

print(group[:,1])

#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

2、使用numpy转换：

import numpy as np

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy转化

ar=np.array(group)

print(ar[:,1])

#Out:[2 3 4]

拓展内容

numpy详解

Numpy对象是数组，称为ndarray
维度(dimensions)称作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。注：有几级中括号就有几个维度

一、ndarray.attrs:

• ndarray.ndim 秩

• ndarray.shape 例如一个2排3列的矩阵，它的shape属性是(2,3)

• ndarray.size 数组元素的总个数

• ndarray.dtype 元素类型，NumPy提供自己的数据类型

• ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小

二、数组创建函数：

• array

• asarray将输入转换成ndarray

• arange

• ones

• zeros

• empty 只分配内存空间不填充任何值

• eye 创建N*N单位矩阵(对角线为1)

三、数组和标量之间的运算

numpy数组的一个特点，不用编写循环就可对数据执行批量运算，这通常称作矢量化(vectorization)。

四、基本的索引和切片

numpy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。这里我仅详细介绍常用的方法，对于高级功能的方式我列举名称，读者可以等到要用的时候自行查阅资料。

❺ 如何对python数组中元素进行切片

切片操作：对list,tuple元素进行截取操作，非常简便。
L[0:3],L[:3] 截取前3个元素。
L[1:3] 从1开始截取2个元素出来。
L[-1] 取倒数第一个元素出来。
L[-10] 取后10个数
L[10:20] 取前11-20个数
L[:10:2] 取前10个数，每两个取一个
L[::5] 所有数，每5个取一个
L[:] 原样复制一个list
tuple,字符串也可以进行切片操作