- 深度学习与目标检测:工具、原理与算法
- 涂铭 金智勇
- 172字
- 2021-10-09 14:31:35
2.3.5 切片
NumPy支持类似列表的切片操作,示例如下。
import numpy as np matrix = np.array([ [5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45] ]) print(matrix[:,1]) print(matrix[:,0:2]) print(matrix[1:3,:]) print(matrix[1:3,0:2])
上述print(matrix[:,1])语法表示选取所有的行,列的索引是1的数据,结果是返回10,25,40。
1)print(matrix[:,0:2])表示选取所有的行,列的索引是0和1的数据。
2)print(matrix[1:3,:])表示选取行的索引是1和2以及所有的列。
3)print(matrix[1:3,0:2])表示选取行的索引是1和2以及列的索引是0和1的数据。