python取数组索引_python数组与链表的索引

接下来我要说 tf.argmax()函数的事情，所以这⾥先简单铺垫以下数组索引的事情。

python数组中⽤ “[]” 来区分维度，举个例⼦。

对于只有⾏和列两个维度的数组来讲，定义的⽅式如：（4*3数组）

import numpy as np

test=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,4,3],[8,7,2]])

print(test)

这样第⼀个 [1,2,3] 表⽰第⼀维即第⼀⾏的数据，下⼀个[2,3,4]表⽰第⼆⾏的数据，以此类推。同时要注意，python使⽤ [] 来区分数组的维度，表⽰多维数组时，同⼀维度的要⽤ [] 括起来。⽐如⼀张灰度图像是⼆维数组，它在print之后有⾏和列两个维度，python先展⽰⾏，再展⽰列，每⼀⾏都⽤ [] 括起来，之间⽤“，”分隔，最后所有的⾏也要⽤ [] 括起来表⽰是⼆维数组。所以在定义和展⽰的时候，⼆维数组都有两个[]。

技巧是看最前⾯有⼏个 " [ " 就是⼏维数组。

但是要注意，python中数组的索引都是从0开始的！也就是存在第0⾏和第0列，同时[A:B]也都是表⽰从A到B截⽌，不包含B。

test[0] = array([1, 2, 3]) #第0⾏

test[1] = array([2, 3, 4]) #第1⾏

test[2] = array([5, 4, 3]) #第2⾏

test[3] = array([8, 7, 2]) #第3⾏

import numpy as np

test=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,4,3],[8,7,2]])

print(test[0])

print(test[1])

print(test[2])

print(test[3])

输出：

在职攻读硕士

test[:,0] = array([1, 2, 3]) #第0列

test[:,1] = array([2, 3, 4]) #第1列中国药典2005版

test[:,2] = array([5, 4, 3]) #第2列

test[:,3] = array([8, 7, 2]) #第3列

import numpy as np

test=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,4,3],[8,7,2]])

print(test[:,0])

print(test[:,1])

print(test[:,2])

输出：

可以看出来，python的显⽰可能没有matlab那么直观，他不会⾏展⽰成横的，列展⽰成竖的，它只会

⽤ [] 去分割每⼀维，这⾥要注意，尤其是常⽤matlab的⼈，很容易搞混，⽐如我

然⽽对于三维数组，前⾯有写过⼀篇⽂章，对于RGB三维数组，输出为：

V给

第⼀个 [ ] 其实是第⼀⾏第⼀列的元素的三个RGB值，第⼆个 [] 是第⼀⾏第⼆列元素的三个RGB值，然后说完⼀⾏，再说下⼀⾏直到到最后⼀个。

下⾯贴⼀个参考⽂献中，关于python中数组和列表读取⼀列的⽅法：

⽂献 [1] :

在python中，普通的列表list和numpy中的数组array是不⼀样的，最⼤的不同是：⼀个列表中可以存放不同类型的数据，包括int、float 和str，甚⾄布尔型；⽽⼀个数组中存放的数据类型必须全部相同，int或float。

在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并⾮数据，这样保存⼀个list就太⿇烦了，例如list1=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu，⽽array1=numpy.array([1,2,3,4])只需要存放四个数据，读取和计算更加⽅便，因此在做纯数字操作时，建议使⽤array。

也正因为列表可以存放不同类型的数据，因此列表中每个元素的⼤⼩可以相同，也可以不同，也就不⽀持⼀次性读取⼀列，即使是对于标准的⼆维数字列表：

>>> a=[[1,2,3],[4,5,6]]

>>> a[0] #取⼀⾏

[1, 2, 3]

>>> a[:,0] #尝试⽤数组的⽅法读取⼀列失败

TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

我们需要⽤列表解析的⽅法读取⼀列：

>>> b=[x[0] for x in a]

美商业飞船将首飞

>>> print(b)

视频模块>保定爆炸[1, 4]

⽽对于数组，可以直接读取：

>>> import numpy as np

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

>>> a[:,0]

当然列表在处理混合数据时也有着独特的优势。Reference:

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本文发布于:2024-09-23 09:29:49，感谢您对本站的认可！

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