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NumPy数值计算基础-多维数组的索引
2．多维数组的索引掌握NumPy数组对象ndarray通过索引访问数组In[36]:arr=np.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])print('创建的二维数组为：',arr)Out[36]:创建的二维数组为：[[12345][45678][7891011]]In[37]:print('索引结果为：',arr[0,3:5])#索引第0行中第3和4列的元素Out[37]:索引结果为：[45]2．多维数组的索引掌握NumPy数组对象ndarray通过索引访问数组In[38]:#索引第2和3行中第3～5列的元素print('索引结果为：',arr[1:,2:])Out[38]:索引结果为：[[678][91011]]In[39]:print('索引结果为：',arr[:,2])#索引第2列的元素Out[39]:索引结果为：[369]2．多维数组的索引使用整数和布尔值索引访问数据掌握NumPy数组对象ndarray通过索引访问数组In[40]:#从两个序列的对应位置取出两个整数来组成下标：arr[0,1],arr[1,2],arr[2,3]print('索引结果为：',arr[[(0,1,2),(1,2,3)]])Out[40]:索引结果为：[2610]In[41]:print('索引结果为：',arr[1:,(0,2,3)])#索引第2、3行中第0、2、3列的元素Out[41]:索引结果为：[[467][7910]]In[42]:mask=np.array([1,0,1],dtype=np.bool)#mask是一个布尔数组，它索引第1、3行中第2列的元素pri
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