Numpy按照整型索引选择numpy数组轴

在本文中，我们将介绍如何使用整型索引在Numpy中选择数组轴，并探讨这种方法的一些常见用例。首先，我们来看一下如何按照整型索引选择一个二维数组的列。

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选择二维数组的列

假设我们有一个二维数组arr，形状为(3, 4)，其中每个元素都是随机生成的。

import numpy as np

arr = np.random.randint(0,10,(3,4))
print(arr)

输出：

[[7 7 7 2]
 [1 0 9 0]
 [7 3 4 2]]

现在，假设我们想选择数组arr的第二列。我们可以使用以下代码：

col = arr[:, 1]
print(col)

输出：

[7 0 3]

在这里，我们使用了冒号运算符来选择数组的所有行，并使用整型索引1来选择列。可以理解为，整型索引选择了我们想要选择的列的序号。

除了选择单独的列，我们还可以选择多个列。例如，如果我们想选择数组的第一列和第三列，我们可以使用以下代码：

cols = arr[:, [0, 2]]
print(cols)

输出：

[[7 7]
 [1 9]
 [7 4]]

在这里，我们使用了列表[0, 2]来指定我们想要选择的列的序号。请注意，我们使用了方括号而不是单个整数。这是因为，如果我们希望选择多个列，则必须将它们包装在一个序列中。

沿着某一轴进行操作

整型索引在沿着特定轴进行操作时也很有用。例如，假设我们有一个三维数组arr，形状为(2, 3, 4)，其中每个元素都是随机生成的。

arr = np.random.randint(0,10,(2,3,4))
print(arr)

输出：

[[[6 2 8 5]
  [6 7 5 9]
  [4 1 6 2]]

 [[2 3 7 0]
  [9 3 0 0]
  [1 1 1 9]]]

现在，如果我们想选择数组arr的第一维的第二个元素，我们可以使用以下代码：

elem = arr[1, :, :]
print(elem)

输出：

[[2 3 7 0]
 [9 3 0 0]
 [1 1 1 9]]

在这里，我们使用整型索引1选择了数组arr的第一维的第二个元素，并使用冒号运算符选择了数组的其余两个维度的所有元素。此操作对于沿着第一维的其他元素同样有效。例如，使用以下代码可以选择第一维的所有元素：

elems = arr[:, :, :]
print(elems)

输出：

[[[6 2 8 5]
  [6 7 5 9]
  [4 1 6 2]]

 [[2 3 7 0]
  [9 3 0 0]
  [1 1 1 9]]]

总结

在本文中，我们介绍了如何使用整型索引在Numpy中选择数组轴。我们讨论了选择二维数组的列以及沿着某一轴进行操作的常见用例。我们希望这些示例能够帮助您更好地掌握Numpy的整型索引功能，并在您的日常工作中发挥更大的作用。