1つの ＃のコーディング：UTF 8。 2 ＃numpyの配列スライスベースインデックス 3。 4。 インポートNP AS numpyの 5。 ARR = np.arange（10 ） 6。 ARR 7。 8。 ＃の配列のインデックスは0から始まる 9 ＃インデックス 10 ARR [5。] 11。 ＃のスライス 12は、 ARRの[5 :. 8 ] 13である ＃アレイスライスに入力値 14のARR [5 :. 8] = 12である 15 ARR 16 ＃のビューアレイスライス元の配列は、元の配列内のビューへの変更を反映されています 17 arr_slice ARR = [5 :. 8 ] 18である arr_slice 19 ＃の変化arr_slice元の配列に、変更が反映 20は arr_sliceの= 12345 [1] 21である ARR 22は 23である ＃スライス値を書き込まない[：]を、配列のすべての値を参照する 24 arr_sliceの[：] = 64 25 ARR 26は、 ＃でインデックス値に対応する二次元アレイの値ではなく、一次元配列のインデックスは0から始まる 27 [、arr2d np.array =（[1、2 ,. 3] 4 ,. 5 ,. 6]、 [7 ,. 8 ,. 9 ]） 28 [2 arr2d ] 29 ＃は、単一要素の値を取得し、2つの方法を再帰的にすることによって得ることができる 30 ＃方法。1 31である [0] [2 arr2d ] 32 ＃方法2 33である arr2d [0,2 ] 34 ＃その後の多次元配列のインデックス値に省略することができ、戻りオブジェクトは、アレイの次元削減することで 35 ＃の2x2x3の配列を 36 ] arr3d np.array =（[[[1、2 ,. 3]、[4 ,. 5 ,. 6] 、[[7 ,. 8 ,. 9]、[10 ,. 11、12である]]）] 37 [ arr3d 38は ＃で2×3のアレイを返す 39 arr3d [0] 40 ＃のスカラーと配列がarr3dに渡すことができる[0] 41である OLD_VALUES = arr3d [0] .copy（） 42されている [0] arr3d = 42である 43である arr3d 44である 45 arr3d [0] = OLD_VALUES 46は arr3d 47 ＃は、一次元アレイ返し 48 arr3dの[する。1 、0] 49 ＃の配列インデックス部 50 ＃一次元アレイ 51は、 ARR 52で ARRの[1 :. 6。] 53である ＃二次元アレイ 54である arr2d 55 arr2dの[：2 ] 56は、 ＃1 スライスの複数のセット 57れる arr2d [：2 ,. 1 ：] 58 位第二行を選択し、最初の二つのみを選択カラム 59 [1 ,: 2 arr2d ] 60 ＃3番目の列を選択し、最初の2つの行選択 61である arr2d [：2,2 ] 62である ＃個別に選択結腸シャフトのアレイ全体表す 63である arr2d [：、：を1 ] 64 ＃セクション式の評価、全体のセクションが再割り当てされる 65 arr2dの[：2：1] = 0 66は arr2d 67 68 ＃ ブールランキング 69 ＃ データアレイを仮定すると、実施例1、データアレイは、いくつかの重複する名前はnumpy.random関数randnで使用されている正常でいくつかのランダムデータ生成 70名は、（= np.array [ ' ボブ'、' ジョー'、' ウィル'、' ボブ'、' う'、' ジョー'、' ジョー' ]） 71がある 名 72（データ= np.random.randn。7 ,. 4 ） 73である データ 74 位のそれぞれと仮定されます1行に対応する個人名やデータ配列は、我々はすべての「ボブの対応する行を選択します。 75 ＃比較名配列と文字列の配列は、「ボブ」はブール配列を生成する 76名== 「ボブ」 77 ＃アレイをインデックスするブール値のアレイを通過することができる 78 DATA [名前== 「ボブ」] 79 DATA [ ==名' ボブ'、2 ：] 80個のデータ[名前== ' ボブ'、3。] 81 82 ＃'ボブ'以外の他のデータを選択するために使用することができます！=条件式、条件付き反転前〜 83名！= 「ボブ」 84個のデータ[〜（名前== 「ボブ」）] 85の 86 ＃あなたは、の一般的な状態を反転させたいとき〜記号は使用することができます 87 COND =名== 「ボブ」 88データ[〜指揮] 89 90 ＃は3名の二つが選択されるとするとき、ブール複数の関節条件値、および＆の使用| 91は、マスク=（名前== 「ボブ」）|（名前== 「意志」） 92 、マスク 93 DATA [マスク] 94 95 ＃ブール値のアレイに配置され、すべてのデータは負の値に設定されている0 96データ[<0] = 0 97 データ 98 99 ＃各ラインアレイの値を設定する次元ブール値を利用して 100データ[名前！= 「ジョー」 ] = 7 101 データ 102 103 ＃ 魔法インデックス、整数配列は、インデックスデータの使用を記載するために使用される 104 位の8×4アレイ持つ 105 ARR = np.empty（（8,4 ）） 106 のための I におけるレンジ（8 ）： 107 ARR [I] = I 108 ARR 109 110 ＃特定の配列を満たして選択されたサブセット 111 ARR [[4 ,. 3,0 ,. 6 ] 112 113 ＃尾から負の屈折率、選択 114 ARR [ - 3、-5、-7 ] 115 1 16= np.arange ARR（32）.reshape（（8 ,. 4 ）） 117 ARR 1 18 119 ＃各インデックスタプルの対応する要素に応じて一次元アレイを選択する、インデックス複数の送信 120 ARR [1 ,. 5 、7、2]、[0 ,. 3 ,. 1、2 ]] 121 122 ARR [1 ,. 5 ,. 7、2]] [：[0 ,. 3 ,. 1、2 ]] 123 124 125 ＃の 配列転置軸反転 126 ＃T属性アレイ 127 ARR = np.arange（15）.reshapeを（（3 ,. 5 ）） 128 ARR 129 arr.T 130 131は、 ＃1 np.dotコンピューティング内の製品マトリックス 132 ARR = np.random。関数randn（6 ,. 3 ） 133 ARR 134 np.dot（arr.T、ARR） 135 136 ＃シャフトを交換するための軸番号を含む高次元アレイ、タプル転置許容される方法のために、 137 ARRを= np.arange（16）.reshape（（2,2 ,. 4 ）） 138 ARR 139 140 ＃元々第一、第二の軸となり、第1の第一の軸 141である（（1、0、2 arr.transpose ）） 142 143 ＃のswapaxes法、パラメータとして番号を受信シャフトの対、及びシャフト組換えデータ調整 144 ARRを 145 arr.swapaxes（1、2）
参考図書：データ分析のpythonを使用して行われました
著者：周華520
出典ます。https：//www.cnblogs.com/xfzh193/
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