Python 操作 ndarray 元素：访问、删除与插入_Python

引入

import numpy as np

在此引入一次，下面直接使用 np

访问ndarray元素

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print()
print('x = ', x)
print()
print('this is first element in x:', x[0]) 
print('this is second element in x:', x[1])
print('this is fifth (last) element in x:', x[4])
print()
print('this is first element in x:', x[-5])
print('this is second element in x:', x[-4])
print('this is fifth (last) element in x:', x[-1])

输出：

x = [1 2 3 4 5]

this is first element in x: 1
this is second element in x: 2
this is fifth (last) element in x: 5

this is first element in x: 1
this is second element in x: 2
this is fifth (last) element in x: 5

在方括号 [ ] 中添加索引来访问元素。
可以使用正索引和负索引访问 ndarray 中的元素。
正索引表示从数组的开头访问元素，负索引表示从数组的末尾访问元素。
正索引从 0 开始，负索引从 -1 开始。

修改ndarray元素

修改秩为 1 的 ndarray ：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print()
print('original:\n x = ', x)
print()
x[3] = 20
print('modified:\n x = ', x)

输出：

original: x = [1 2 3 4 5]

modified: x = [ 1 2 3 20 5]

修改秩为 2 的 ndarray

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print()
print('original:\n x = \n', x)
print()
x[0,0] = 20
print('modified:\n x = \n', x)

输出：

original:
x =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

modified:
x =
[[20 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]]

删除ndarray元素

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print()
print('original x = ', x)
x = np.delete(x, [0,4]) # 此处删除第一个和第五个(最后一个)元素
print()
print('modified x = ', x)
print()
print('original y = \n', y)
w = np.delete(y, 0, axis=0) # 此处删除第一行的元素
v = np.delete(y, [0,2], axis=1) # 此处删除第一列和第三列(最后一列)的元素
print()
print('w = \n', w)
print()
print('v = \n', v)

输出

original x = [1 2 3 4 5]

modified x = [2 3 4]

original y =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

w =
[[4 5 6]
[7 8 9]]

v =
[[2]
[5]
[8]]

对于秩为 1 的 ndarray，不需要使用关键字 axis。
对于秩为 2 的 ndarray，axis = 0 表示选择行，axis = 1 表示选择列。

插入ndarray元素

使用 np.append(ndarray, elements, axis) 函数向 ndarray 中附加值

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print()
print('original x = ', x)
x = np.append(x, 6) # 秩为1的ndarray，直接append
print()
print('x = ', x)
x = np.append(x, [7,8]) # 秩为1的ndarray，也可通过列表一次添加多个
print()
print('x = ', x)
print()
print('original y = \n', y)
v = np.append(y, [[7,8,9]], axis=0) # 秩为2的ndarray，添加一行
q = np.append(y,[[9],[10]], axis=1) # 秩为2的ndarray，添加一列; 当然也可添加两列 q = np.append(y,[[9,99],[10,100]], axis=1)
print()
print('v = \n', v)
print()
print('q = \n', q)

输出：

original x = [1 2 3 4 5]
x = [1 2 3 4 5 6]
x = [1 2 3 4 5 6 7 8]
original y =
[[1 2 3]
[4 5 6]]
v =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
q =
[[ 1 2 3 9]
[ 4 5 6 10]]

该函数会将给定的元素列表沿着指定的轴附加到 ndarray 中。
当我们将行或列附加到秩为 2 的 ndarray 中时，行或列的形状必须正确，以与秩为 2 的 ndarray 的形状相符。

使用 np.insert(ndarray, index, elements, axis) 函数向 ndarray 中插入值

x = np.array([1, 2, 5, 6, 7])
y = np.array([[1,2,3],[7,8,9]])
print()
print('original x = ', x)
x = np.insert(x,2,[3,4]) # 向秩为1的ndarray第三个元素前插入3和4
print()
print('x = ', x)
print()
print('original y = \n', y)
w = np.insert(y,1,[4,5,6],axis=0) # 向秩为2的ndarray第二行前，插入4,5,6
v = np.insert(y,1,5, axis=1) # 向秩为2的ndarray前第二列前，插入5
print()
print('w = \n', w)
print()
print('v = \n', v)

输出：

original x = [1 2 5 6 7]
x = [1 2 3 4 5 6 7]
original y =
[[1 2 3]
[7 8 9]]
w =
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
v =
[[1 5 2 3]
[7 5 8 9]]

此函数会将给定的元素列表沿着指定的轴插入到 ndarray 中，并放在给定的索引前面。
使用 np.vstack() 函数进行垂直堆叠，或使用 np.hstack() 函数进行水平堆叠。

x = np.array([1,2])
y = np.array([[3,4],[5,6]])
print()
print('x = ', x)
print()
print('y = \n', y)
z = np.vstack((x,y)) # 此处将x置于y之上，形成新的ndarray
w = np.hstack((y,x.reshape(2,1))) # 此处将变形后的x置于y的右侧,形成新的ndarray 
print()
print('z = \n', z)
print()
print('w = \n', w)

输出：