读取数组

在 NumPy 里，大部分的操作都是使用 ndarray 来完成，ndarray 是一个快速的且可以节省空间的多维度数组对象，这篇教学会介绍使用 NumPy 快速建立多维数组 ndarray。

本篇使用的 Python 版本为 3.7.12，所有范例可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )

读取数组的方法

NumPy 有下列几种读取数组的方法：

索引值读取

对于一维的 ndarray 数组，只要指定数据项目在数组中的“索引值”，就能读取该项目内容，下方的例子会取出数组的第一个项目和第二个项目 ( 第一个项目的索引值为 0 )。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a[0])    # 1
print(a[1])    # 2

对于多维的 ndarray 数组，可以使用“索引值串列”的方式，读取指定的项目内容，下方的例子会读取二维数组中的两个项目 ( 可参考图片中显示的项目位置 )。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a[0,0])  # 1
print(a[1,1])  # 5

下方的例子会读取三维数组中的四个项目 ( 可参考图片中显示的项目位置 )。

import numpy as np

a = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(a[0,0,0])    # 1
print(a[0,1,0])    # 3
print(a[1,0,1])    # 6
print(a[1,1,1])    # 8

如果索引值设定为“负值”，表示从右侧开始取值，下方的例子如果设定 -1，就会取得最后一个项目的内容。

import numpy as np

a = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(a[0,0,-1])   # 2
print(a[0,1,-1])   # 4
print(a[1,-1,1])   # 8
print(a[1,1,1])    # 8

切片读取

对于一维的 ndarray 数组，可以使用类似串列切片 slice 的方式，取出某一个范围的项目，变成新的数组 ( 注意第一项的索引值为 0，如果设定 -1 则是取出“倒数第二项” )。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(a[2:5])   # [3 4 5]              從第三項取值到第五項 ( 不包含第六項 )
print(a[:5])    # [1 2 3 4 5]          從第一項取值到第五項 ( 不包含第六項 )
print(a[2:])    # [3 4 5 6 7 8 9]      從第三項開始取值
print(a[2:-1])  # [3 4 5 6 7 8]        從第三項取值到倒數第二項
print(a[::2])   # [1 3 5 7 9]          間隔 2 取值
print(a[2:8:2]) # [3 5 7]              第三項到第七項，間隔 2 取值
print(a[::-1])  # [9 8 7 6 5 4 3 2 1]  反轉
print(a[[1,3,5,7]])   # [2 4 6 8]      取出第二、第四、第六和第八項

对于多维的 ndarray 数组，会根据切片的设定，产生新的多维数组。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
print(a[0, 2:4])    # [3 4]
print(a[1:, 2:4])
'''
[[ 8  9]
 [13 14]]
'''
print(a[:, 2:4])
'''
[[ 3  4]
 [ 8  9]
 [13 14]]
'''

布尔值读取

读取 ndarray 数组时，可以搭配“布尔值”进行筛选，筛选后会将结果为 True 的项目留下，成为一个新的数组，下方的例子会筛选出数组中数值大于 5 的项目、偶数以及数值介于 5～12 间的项目。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
print(a[a>5])             # [ 6  7  8  9 10 11 12 13 14 15] 篩選數值大於 5 的項目
print(a[a%2==0])          # [ 2  4  6  8 10 12 14]          篩選出數值為偶數的項目
print(a[(a>5) & (a<12)])  # [ 6  7  8  9 10 11]             篩選出數值為 5～12 之間的項目 ( 注意括號 )

如果是多维数组，筛选后会变成一个新的一维数组，下方的例子会取出 b 数组中数值介在 3 与 13 之间的项目。

import numpy as np
b = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
print(b[(b[:]>3) & (b[:]<13)])    # [ 4  5  6  7  8  9 10 11 12]

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