NumPy 数组索引
访问数组元素
数组索引与访问数组元素相同。
您可以通过引用索引号来访问数组元素。
NumPy 数组的索引从 0 开始，这意味着第一个元素的索引是 0，第二个元素的索引是 1，依此类推。
示例
获取以下数组的第三个和第四个元素并将它们相加。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] + arr[3])
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访问二维数组
要访问二维数组的元素，我们可以使用逗号分隔的整数，表示维度和元素的索引。
将二维数组想象成一个有行和列的表格，其中维度表示行，索引表示列。
示例
访问第一行第二列的元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('第一行的第二个元素: ', arr[0, 1])
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示例
访问第二行第五列的元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('第二行的第五个元素: ', arr[1, 4])
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访问三维数组
要访问三维数组的元素，我们可以使用逗号分隔的整数，表示维度和元素的索引。
示例
访问第一个数组的第二个数组的第三个元素
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
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示例解释
arr[0, 1, 2] 打印值为 6。
原因如下
第一个数字代表第一个维度，其中包含两个数组
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
and
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
由于我们选择了 0，我们剩下第一个数组
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
第二个数字代表第二个维度，其中也包含两个数组
[1, 2, 3]
and
[4, 5, 6]
由于我们选择了 1，我们剩下第二个数组
[4, 5, 6]
第三个数字代表第三个维度，其中包含三个值
4
5
6
由于我们选择了 2，我们最终得到第三个值
6
负数索引
使用负数索引可以从末尾访问数组。
示例
打印第二个维度的最后一个元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('第二个维度的最后一个元素: ', arr[1, -1])
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