python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标

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风之谷启航 2024-05-29 11:26:58

文章标签 python 根据元素获取元素下标 python numpy 数组图片处理 文章分类 Python 后端开发

本多所有计数从0开始

1.索引与切片

用numpy.array创建的ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改。

可用的索引累方法有三种：访问、基本切片、高级索引。

(1)索引机制

python的下标索引好比超市的存储柜的编号，通过编号能找到相应的存储空间。

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_python 根据元素获取元素下标

import numpy as np
a=np.arange(1,6)
print(a)
print(a[3])
print(a[-4])
print(a[[0,3,4]])

(2）切片机制
通过指定下标的方式来获得某一个数据元素，或者通过指定下标范围来获得一组序列的元素，这种访问序列的方式叫作切片。
切片操作符在python中的原型是[start:stop:step]

import numpy as np
temp=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
temp=temp.reshape((3,3))
print(temp)
print(temp[1,2])

(3)切片索引

import numpy as np
temp=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
temp=temp.reshape((3,3))
print(temp)
print
print(temp[0:2])#从第0行到第1行，不包括第2行
print(temp[:2])#从第0行到第1行，不包括第2行

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_numpy_02

可以发现，这两种表达所得结果一样。可以得出结论，在使用这种方式时，0可以省略。

print(temp[:1])#打印第0行，不包括第一行
print(temp[1,2])#得到元素
print(temp[1:2,2:3])#得到序列

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_数组_03

print(temp[:,2])#打印第2列

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_图片处理_04

2.布尔型索引

布尔型索引又叫花式索引，指的是利用整数数组进行索引。布尔型索引是基于布尔数据的索引，属于高级索引技术范畴。

在用python进行科学计算时，常常需要使用它把一个稀疏的numpy.array进行压缩。

(1)初探布尔型索引

import numpy as np
a=(np.arange(16)).reshape(4,4)
x=np.array([0,1,2,1])
x==1
print(a)
print(x==1)
print(a[x==1])#打印第1行和第3行
print(a[:,x==1])#打印第1列和第3列

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_python 根据元素获取元素下标_05

布尔型索引对其进行取否，通常采用！=符号。

～符号和logical_not()函数可以对条件进行否定。

print(a[x!=1])
print(a[x==0])
print(a[x>=2]

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_python 根据元素获取元素下标_06

可以发现布尔型索引不仅仅只与0和1有关，可以通过调整x数组的数字来对a取数组。
布尔型索引同时支持python比较运算符（>,>=,<,<=).
（2）布尔型索引多条件组合

print(a[(x==1)|(x==2)])

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_numpy_07

(3)在图片处理的过程中，需要将图片处理成一个数组。通常通过布尔型索引对图片处理后得到数组进行选取操作

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.linspace(0,2*np.pi,200)#2*np.pi表示2pi
b=np.sin(a)
plt.plot(a,b)
mask=b>=0
plt.plot(a[mask],b[mask],'bo')
mask=(b>=0)&(a<=np.pi/2)
plt.plot(a[mask],b[mask],'go')
plt.show()

python 根据元素获取元素下标 numpy找到元素的下标_numpy_08