Python 复杂数组索引技巧

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Python 中有一些较为复杂与花哨的数组索引技巧
数值查看与数组构建

导入 Numpy 库，构造一个由随机数组成的列表：

1. import numpy as np
   
2. rand = np.random.RandomState(42)
   
3. 
   
4. x = rand.randint(100, size=10)
   
5. print(x)

复制代码

有时候我们需要选取列表中的元素，来构建新的列表：

1. [x[3], x[7], x[2]]

复制代码

同样的效果也可以由构建一个索引列表 ind 的方式来实现：

1. ind = [3, 7, 4]
   
2. x[ind]

复制代码

这种方法同样适用于多维数组的构建：

1. ind = np.array([[3, 7],
   
2.                 [4, 5]])
   
3. x[ind]

复制代码

特别地，对于一个二维数组，我们还可以将其作为一个矩阵，分别索引其行列上对应的元素，构建一个新的矩阵：

1. X = np.arange(12).reshape((3, 4))
   
2. X

复制代码

1. row = np.array([0, 1, 2])
   
2. col = np.array([2, 1, 3])
   
3. X[row, col]

复制代码

1. X[row[:, np.newaxis], col]

复制代码

1. row[:, np.newaxis] * col

复制代码

1. print(X)

复制代码

以上转自 数析学院 ，原文还包括赋值、运算等内容，感兴趣的同学可以直接访问网站查看

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关键词：python reshape random import array 技巧