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2024年4月21日发(作者：火狐浏览器pc版官方下载)

numpy中基本切片和高阶索引混合的计算结果

在NumPy中，基本切片和高阶索引可以混合使用，但它们的行为方式可能

会有所不同，具体取决于如何混合使用它们。

基本切片是指使用冒号 (`:`) 来选择数组的一部分。例如，`arr[1:5]` 将选择

数组 `arr` 中的第2到第4个元素（不包括索引为5的元素）。

高阶索引是指使用多维索引来选择数组的一部分。例如，如果 `arr` 是一个

二维数组，那么 `arr[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]` 将选择第2、3和4行、第5、6和

7列中的元素。

当你将基本切片和高阶索引混合使用时，NumPy将按照以下规则进行计算：

1. 如果高阶索引的维度与切片选择的维度不匹配，NumPy将抛出一个错误。

2. 如果高阶索引的维度与切片选择的维度匹配，NumPy将按照先切片后索

引的顺序进行计算。这意味着先应用切片选择，然后再应用高阶索引选择。

下面是一个示例，说明如何将基本切片和高阶索引混合使用：

```python

import numpy as np

创建一个3x3的二维数组

arr = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

选择第2到第4行（即索引为1、2和3的行）

selected_rows = arr[1:4]

print(selected_rows)

结果：[[4 5 6]

[7 8 9]]

在选定的行中选择第2和第3列（即索引为1和2的列）

selected_elements = selected_rows[:, 1:3]

print(selected_elements)

结果：[[5 6]

[8 9]]

```

在上面的示例中，我们首先使用切片 `arr[1:4]` 选择第2到第4行。然后，

我们在选定的行中使用高阶索引 `[:, 1:3]` 选择第2和第3列。最终的结果是

一个2x2的数组，其中包含所选元素的值。


本文标签： 切片 选择 使用 混合 维度

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