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2021-06-01 09:32:01
NumPy對陣列按索引查詢實戰方法總結
2022-08-22 14:01:11
前期準備及前情回顧
#對於一維向量用np.arange生成以元組形式輸出從0開始的陣列([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
#對於二維向量(及多維向量),用np.arange生成以元組形式輸出從0開始到20結束的陣列，用np.reshape(4, 5)函數把一維向量轉換為4行5列的二維向量
理解：numpy的二維向量對應著Python的巢狀, 只是numpy支援更高維度的列表, 這也是numpy比Python的優勢之處
基礎索引
一維陣列
和Python的list一樣
#1.因為Python語言中有第0位，因此實際中的第一位對應著Python語言中的第0位，numpy是Python中的一個科學計算庫，因此也遵從此法則
#2.x[2 : 4]是左閉右開形式,因此實際應在4 - 1也就是第3位結束
#3.可以冒號前後省略，省略最後面就是到最後截止，此時包含最後一位, 不用 -1
我的理解:帶冒號左右都有數位的左閉右開[a, b]，結束在b-1的位置,帶冒號左右數位省略的不用-1，不帶冒號的該在第幾位結束就在第幾位結束
二維陣列
注意: 切片的修改會修改原來的陣列
原因:NumPy經常要處理巨量資料, 避免每次都複製
神奇索引
其實就是:用整數陣列進行的索引, 叫神奇索引
Eg.
神奇索引的用處
-範例舉例:獲取陣列中最大的前N個數位
一維陣列
二維陣列0
我的理解:
列可以省略, 行不可以省略，如若不改變行, 用：代替，列也可以用：代替，也可以省略如若想改變行和列，用[[行a, 行b, 行c, ...], [列a，列b ，列c]]
布林索引(常用)
一維資料
二維陣列
我的理解:
用變數直接與數位判斷輸出布林型別True 或 FalseX[]裡判斷, 輸出滿足條件的陣列
布林索引條件的組合
總結
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