4.8　切片和索引

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。ndarray数组可以基于0～n的下标进行索引，切片对象可以通过内置的slice函数，并设置start、stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。比如：

     a = np.arange(10)
     s = slice(2,7,2)   #从索引2开始到索引7停止，间隔为2
     print (a[s])

输出结果为：[2 4 6]。在以上实例中，首先通过arange()函数创建ndarray对象。然后分别设置起始、终止和步长的参数为2、7、2。我们也可以通过冒号分隔切片参数start:stop:step来进行切片操作：

     a = np.arange(10)
     b = a[2:7:2]   #从索引2开始到索引7停止，间隔为2
     print(b)

输出结果为：[2 4 6]。

其中，有关冒号的解释是：如果只放置一个参数，如[2]，就将返回与该索引相对应的单个元素；如果为[2:]，就表示从该索引开始以后的所有项都将被提取；如果使用了两个参数，如[2:7]，那么提取两个索引（不包括停止索引）之间的项。比如：

     a = np.arange(10)  # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
     b = a[5]
     print(b)

输出结果为5。比如：

     a = np.arange(10)
     print(a[2:])

输出结果为：[2 3 4 5 6 7 8 9]。再比如：

     a = np.arange(10)  # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
     print(a[2:5])

输出结果为：[2 3 4]。多维数组同样适用上述索引提取方法：

     a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
     print(a)
     #从某个索引处开始切割
     print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')
     print(a[1:])

输出结果为：

     [[1 2 3]
      [3 4 5]
      [4 5 6]]
     从数组索引 a[1:] 处开始切割
     [[3 4 5]
      [4 5 6]]

切片还可以包括省略号（……），使选择元组的长度与数组的维度相同。如果在行位置使用省略号，那么它将返回包含行中元素的ndarray。比如：

     a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
     print (a[...,1])   # 第2列元素
     print (a[1,...])   # 第2行元素
     print (a[...,1:])  # 第2列及剩下的所有元素

输出结果为： yWf5qejOP8VTDd6BjfDEZe7KJlnRflhPKeCB+YlvcVc4RbefNp3ZgZ9hiD/1Vk8B

     [2 4 5]
     [3 4 5]
     [[2 3]
      [4 5]
      [5 6]]