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NumPy 数组切片操作详解

1. NumPy 数组的基本定义

在 NumPy 中，数组是最基本的数据结构。以下代码创建一个 2x4 的二维数组：

import numpy as nparray1 = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

2. 切片操作的基本使用

2.1 单维切片

NumPy 的切片操作允许我们提取数组的一部分。以下代码提取第二行的第二到第四个元素：

array1_slice1 = array1[1][1:4]  # 等价于 array1_slice1 = array1[1, 1:4]array1_slice2 = array1[1][1:3]

查看 array1_slice1 的结果：

array1_slice1

输出结果为：

array([6, 7, 8])

查看 array1_slice2 的结果：

array1_slice2

输出结果为：

array([6, 7])

2.2 修改切片内容

切片操作会影响原始数组。以下代码将 array1_slice1 的所有元素设置为 0：

array1_slice1[:] = 0  # 等价于 array1_slice1[:] = [0, 0, 0]

此时，array1_slice1 的结果为：

array([0, 0, 0])

同时，原始数组 array1 也随之改变为：

array([[1, 2, 3, 4], [5, 0, 0, 0]])

需要注意的是，array1_slice2 也会受到影响：

array1_slice2

输出结果为：

array([0, 0])

3. 多维切片操作

3.1 行和列的混合切片

NumPy 允许我们同时指定行和列的范围。以下代码提取第一行和第二行的第二列到第四列：

array1[:2, 1:]

输出结果为：

array([[2, 3, 4], [0, 0, 0]])

3.2 只提取某一列

以下代码提取所有行的第二列：

array1[:2, 1]

输出结果为：

array([2, 0])

3.3 提取某一行的所有元素

以下代码提取第二行的所有元素：

array1[1]

输出结果为：

array([5, 0, 0, 0])

3.4 提取某一行到最后一列

以下代码提取第二行的所有列：

array1[1, :]

输出结果为：

array([5, 0, 0, 0])

3.5 提取从第二行到最后的所有行

以下代码提取从第二行到最后的所有行：

array1[1:, :]

输出结果为：

array([[5, 0, 0, 0]])

4. 切片的维度信息

我们可以通过 .shape 方法获取切片的维度信息。以下代码显示 array1[1, :] 的维度：

array1[1, :].shape

输出结果为：

(4,)

以下代码显示 array1[1:, :] 的维度：

array1[1:, :].shape

输出结果为：

(1, 4)

5. 总结

通过上述操作，我们可以清晰地看到 NumPy 切片操作的灵活性和强大。切片操作会直接影响原始数组，需要谨慎使用。理解多维切片是掌握 NumPy 功能的关键能力。

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