Numpy 2个数组的索引

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库来索引2个数组。Numpy是Python中用于数值计算的一个重要库，它提供了高效的数组运算方法，方便我们对数据进行处理和分析。

阅读更多：Numpy 教程

1. 索引一个数组

我们可以通过下标的方式来索引一个数组中的元素，例如：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1[0])  # 输出1
print(arr1[-1])  # 输出5
print(arr1[1:3])  # 输出[2, 3]

上述代码中，我们利用np.array()方法创建了一个一维数组arr1，并使用下标索引了其中的元素。其中，[0]表示索引第一个元素，[-1]表示索引最后一个元素，[1:3]表示索引第二个到第四个元素。

2. 索引两个数组

当我们需要同时处理两个数组时，可以通过索引的方式来获取它们中的某些元素。例如：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

print(arr1[0], arr2[0])  # 输出1 6
print(arr1[-1], arr2[-1])  # 输出5 10
print(arr1[1:3], arr2[1:3])  # 输出[2, 3] [7, 8]

上述代码中，我们首先创建了两个一维数组arr1和arr2，然后通过下标的方式获取它们中的一些元素。其中，print(arr1[0], arr2[0])表示获取两个数组中的第一个元素，以此类推。

3. 通过布尔数组索引

在处理一些需要满足条件的元素时，我们可以使用布尔数组索引的方式。例如：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

mask = arr1 % 2 == 0
print(arr1[mask])  # 输出[2, 4]

mask = arr2 % 2 == 0
print(arr2[mask])  # 输出[6, 8, 10]

上述代码中，我们首先创建了两个一维数组arr1和arr2，然后通过数组的取余运算来创建了一个布尔数组mask。最后，我们按照mask中的值对数组进行了索引，得到了符合条件的元素。

4. 通过整数数组索引

除了通过下标和布尔数组索引外，我们还可以使用整数数组来索引数组中的元素。例如：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

idx = [0, 2, 4]
print(arr1[idx])  # 输出[1, 3, 5]

idx = [1, 3]
print(arr2[idx])  # 输出[7, 9]

上述代码中，我们分别创建了两个数组arr1和arr2，然后使用idx数组来代替下标进行数组元素的索引。