數據挖掘工具numpy（三）Numpy索引和切片

通過幾個實例掌握numpy的索引和切片方法

import numpy as np

# file_dir = './number.csv'
# file_dir表示文件位置；delimiter表示數據之間的間隔符；dtype表示數據類型；
# unpack表示轉置 按列數逐行的讀取數據；
# t = np.loadtxt(file_dir,delimiter=',',dtype='int')

np.random.seed(2)
t = np.random.randint(1,100,(10,10))
 
print(t)
print('-'*50)
# 取出單行數據
# print(t[2,:])

# 取出連續多行數據
# print(t[2:,:])

# 取出不連續多行數據
# print(t[(1,3,5,6),:])

# 取出單列
# print(t[:,2])

# 取出連續多列
# print(t[:,2:])

# 取出不連續的多行數據
# print(t[:,[0,2,3]])

# 取第三行第四列的值
# print(t[2,3])

# 取多行和多列，取第3行和第5行，第2列到第4列的結果
# print(t[2:5,1:4])

# 取多個不相鄰的點
print(t[[0,1,2],[1,2,3]])

# -----------output-----------------
[16 86 52]