如何索引ndarrays

也可以看看

ndarray 上的索引

本页讨论常见示例。要深入了解索引，请参阅ndarrays 上的索引。

访问特定/任意行和列

使用基本索引功能，例如切片和跨步以及 维度索引工具。

>>> a = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14]],

        [[15, 16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23, 24],
        [25, 26, 27, 28, 29]]])
>>> a[0, 2, :]
array([10, 11, 12, 13, 14])
>>> a[0, :, 3]
array([ 3,  8, 13])

请注意，索引操作的输出可能具有与原始对象不同的形状。要在索引后保留原始尺寸，您可以使用newaxis.要使用其他此类工具，请参阅 维度索引工具。

>>> a[0, :, 3].shape
(3,)
>>> a[0, :, 3, np.newaxis].shape
(3, 1)
>>> a[0, :, 3, np.newaxis, np.newaxis].shape
(3, 1, 1)

变量也可以用来索引：

>>> y = 0
>>> a[y, :, y+3]
array([ 3,  8, 13])

请参阅在程序中处理可变数量的索引，了解如何 在索引变量中使用切片和。Ellipsis

索引列

要索引列，您必须索引最后一个轴。使用 维度索引工具获取所需的维度数：

>>> a = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> a[..., 3]
array([[ 3,  7, 11],
       [15, 19, 23]])

要索引每列中的特定元素，请使用高级索引 ，如下所示：

>>> arr = np.arange(3*4).reshape(3, 4)
>>> arr
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> column_indices = [[1, 3], [0, 2], [2, 2]]
>>> np.arange(arr.shape[0])
array([0, 1, 2])
>>> row_indices = np.arange(arr.shape[0])[:, np.newaxis]
>>> row_indices
array([[0],
       [1],
       [2]])

使用row_indices和column_indices进行高级索引：

>>> arr[row_indices, column_indices]
array([[ 1,  3],
       [ 4,  6],
       [10, 10]])

沿特定轴索引

使用take。另请参见take_along_axis和 put_along_axis。

>>> a = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14]],

        [[15, 16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23, 24],
        [25, 26, 27, 28, 29]]])
>>> np.take(a, [2, 3], axis=2)
array([[[ 2,  3],
        [ 7,  8],
        [12, 13]],

        [[17, 18],
        [22, 23],
        [27, 28]]])
>>> np.take(a, [2], axis=1)
array([[[10, 11, 12, 13, 14]],

        [[25, 26, 27, 28, 29]]])

创建更大矩阵的子集

使用切片和跨步访问大型数组的块：

>>> a = np.arange(100).reshape(10, 10)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
        [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
        [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
        [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
        [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
        [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])
>>> a[2:5, 2:5]
array([[22, 23, 24],
       [32, 33, 34],
       [42, 43, 44]])
>>> a[2:5, 1:3]
array([[21, 22],
       [31, 32],
       [41, 42]])
>>> a[:5, :5]
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [20, 21, 22, 23, 24],
       [30, 31, 32, 33, 34],
       [40, 41, 42, 43, 44]])

可以通过稍微复杂一点的高级索引来完成同样的事情。请记住， 高级索引会创建一个副本：

>>> a[np.arange(5)[:, None], np.arange(5)[None, :]]
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [20, 21, 22, 23, 24],
       [30, 31, 32, 33, 34],
       [40, 41, 42, 43, 44]])

您还可以使用mgrid来生成索引：

>>> indices = np.mgrid[0:6:2]
>>> indices
array([0, 2, 4])
>>> a[:, indices]
array([[ 0,  2,  4],
       [10, 12, 14],
       [20, 22, 24],
       [30, 32, 34],
       [40, 42, 44],
       [50, 52, 54],
       [60, 62, 64],
       [70, 72, 74],
       [80, 82, 84],
       [90, 92, 94]])

过滤值

非零元素

用于nonzero获取与每个维度对应的非零元素的数组索引元组：

 >>> z = np.array([[1, 2, 3, 0], [0, 0, 5, 3], [4, 6, 0, 0]])
>>> z
array([[1, 2, 3, 0],
       [0, 0, 5, 3],
       [4, 6, 0, 0]])
>>> np.nonzero(z)
(array([0, 0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 2, 2, 3, 0, 1]))

用于flatnonzero获取 ndarray 扁平化版本中非零元素的索引：

>>> np.flatnonzero(z)
array([0, 1, 2, 6, 7, 8, 9])

任意条件

用于where根据条件生成索引，然后使用高级索引。

>>> a = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)
>>> indices = np.where(a % 2 == 0)
>>> indices
(array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),
array([0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2]),
array([0, 2, 4, 1, 3, 0, 2, 4, 1, 3, 0, 2, 4, 1, 3]))
>>> a[indices]
array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28])

或者，使用布尔数组索引：

>>> a > 14
array([[[False, False, False, False, False],
        [False, False, False, False, False],
        [False, False, False, False, False]],

       [[ True,  True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True]]])
>>> a[a > 14]
array([15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])

替换过滤后的值

使用带有过滤的赋值来替换所需的值：

>>> p = np.arange(-10, 10).reshape(2, 2, 5)
>>> p
array([[[-10,  -9,  -8,  -7,  -6],
        [ -5,  -4,  -3,  -2,  -1]],

       [[  0,   1,   2,   3,   4],
        [  5,   6,   7,   8,   9]]])
>>> q = p < 0
>>> q
array([[[ True,  True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True]],

       [[False, False, False, False, False],
        [False, False, False, False, False]]])
>>> p[q] = 0
>>> p
array([[[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]]])

获取最大/最小值的索引

使用argmax和argmin：

>>> a = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)
>>> np.argmax(a)
29
>>> np.argmin(a)
0

使用axis关键字获取沿特定轴的最大值和最小值的索引：

>>> np.argmax(a, axis=0)
array([[1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1]])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([[2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2]])
>>> np.argmax(a, axis=2)
array([[4, 4, 4],
       [4, 4, 4]])

>>> np.argmin(a, axis=1)
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> np.argmin(a, axis=2)
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

设置keepdims为True以将结果中减少的轴保留为尺寸为一的尺寸：

>>> np.argmin(a, axis=2, keepdims=True)
array([[[0],
        [0],
        [0]],

       [[0],
        [0],
        [0]]])
>>> np.argmax(a, axis=1, keepdims=True)
array([[[2, 2, 2, 2, 2]],

       [[2, 2, 2, 2, 2]]])

要获取 N 维数组中每个 (N-1) 维数组的每个最大值或最小值的索引，请使用reshape 将数组重塑为 2D 数组，应用argmax或argmin 沿axis=1并使用unravel_index来恢复每个值的索引片：

>>> x = np.arange(2*2*3).reshape(2, 2, 3) % 7  # 3D example array
>>> x
array([[[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]],

       [[6, 0, 1],
        [2, 3, 4]]])
>>> x_2d = np.reshape(x, (x.shape[0], -1))
>>> indices_2d = np.argmax(x_2d, axis=1)
>>> indices_2d
array([5, 0])
>>> np.unravel_index(indices_2d, x.shape[1:])
(array([1, 0]), array([2, 0]))

返回的第一个数组包含原始数组中沿轴 1 的索引，第二个数组包含沿轴 2 的索引。x[0]因此中的最高值为。x[0, 1, 2]

有效地多次索引同一个 ndarray

必须记住，基本索引生成视图 ，高级索引生成副本，这在计算效率上较低。因此，您应该注意尽可能使用基本索引而不是高级索引。

进一步阅读

Nicolas Rougier 的100 个 NumPy 练习 很好地洞察了索引如何与其他操作相结合。练习6 , 8 , 10 , 15 , 16 , 19 , 20 , 45 , 59 , 64 , 65 , 70 , 71 , 72 , 76 , 80 , 81 , 84 , 87 , 90 , 93 , 94特别关注索引。