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Python 数据分析：numpy，抽提，整数数组索引

news 来源：原创 2025/7/2 7:48:29

1 代码示例
2 欢迎纠错
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以下关于 Markdown 编辑器
- 新的改变
- 功能快捷键
- 合理的创建标题，有助于目录的生成
- 如何改变文本的样式
- 插入链接与图片
- 如何插入一段漂亮的代码片
- 生成一个适合你的列表
- 创建一个表格
- - 设定内容居中、居左、居右
  - SmartyPants
- 创建一个自定义列表
- 如何创建一个注脚
- 注释也是必不可少的
- KaTeX数学公式
- 新的甘特图功能，丰富你的文章
- UML 图表
- FLowchart流程图
- 导出与导入
- - 导出
  - 导入

1 代码示例

直接上代码。

def npy1():"""花式索引。有些书上把花式索引特指为整数数组索引。不管怎么叫，从形式上看，传参时传入的不再是标量，而是整数数组。""""""基本语法：arr1 = arr[m, n]其中，m/n 都是整数数组。m 对应数组第一维；n 对应第二维。如果还有更多参数，按其位置分别对应相应维度。最多支持多少个参数取决于数组 arr 的维度。最多支持的参数数等于数组维度。""""""我们举个三维数组例子。"""arr = np.arange(24).reshape(3, 2, 4)print(arr)"""[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7]][[ 8  9 10 11][12 13 14 15]][[16 17 18 19][20 21 22 23]]]""""""现在做切片要取回部分数据。先来简单的，只传一个 [0] 。"""arr1 = arr[[0]]print(arr1)print(arr1.shape)print(arr1.ndim)"""[[[0 1 2 3][4 5 6 7]]](1, 2, 4)3""""""传的是 [0] ，先按传入的是 0 来做，取回个二维数组，没问题。真实的结果是，取回的是三维（即保留原维度！），元素在数量上和按 0 取的二维数组一样。arr1 = arr[[0]] 其实执行的是 arr1 = arr[[0], :, :]也就是说，没写对原数组第二维和第三维的抽提要求，等同于提取第二维和第三维全部数据。验证一下："""arr1 = arr[[0], :, :]print(arr1)"""[[[0 1 2 3][4 5 6 7]]]""""""完全正确。原来的形状是(3, 2, 4)，现在是(1, 2, 4)，0 维数据没那么多特征了，只取了一个特征。所谓只取了一个特征，按我们一直在说的给数据讲故事的类似，假如原来的三维数组(3, 2, 4)代表的是(学科, 期中期末, 人名)，那么(1, 2, 4)相当于只取回了一个学科，比如“语文”，原来在三维数组中的其他两门“数学/英语”没取。接下来测试几个写法。"""arr1 = arr[[0]][0]print(arr1)"""[[0 1 2 3][4 5 6 7]]""""""arr[[]] 计算完再 [0] 第二步是基本索引，降维，没问题。元素没变，但维度减少一个了。"""arr1 = arr[[0]][[0]]print(arr1)"""[[[0 1 2 3][4 5 6 7]]]""""""这也是链式表达，也是一步一步来的，一共做了两步。每步都是以整数数组为参数传入，不降维。换个写法，试试把 [][] 换成 [, ]"""arr1 = arr[[0], [0]]print(arr1)"""[[0 1 2 3]]""""""很明显和 arr[[0]][[0]] 不是一回事儿。arr[[0], [0]] 的真正意义，其实是：取第一维度的 0 号索引、同时取第二维度的 0 号索引。相对当前这个三维数组，完整表达是：arr[[0], [0], :] ，也就是第三维数据全要。注意是同时，不是分步。所以相对于这个 arr ，最多可以写三个整数数组参数，因为 arr 是三维数组，总共有三个维度。我们验证一下。"""arr1 = arr[[0], [0], [0]]print(arr1)print(type(arr1))"""[0]<class 'numpy.ndarray'>""""""注意这个 0 是用 [] 括起来的。取第一维 0 号索引、第二维 0 号索引、第三维 0 号索引。执行的是：arr1 = [arr[0, 0, 0]]和 arr[0, 0, 0] 分步取是不一样的。"""arr1 = arr[0, 0, 0]print(arr1)"""0"""# ~ arr1 = arr[[0], [0], [0], [0]]# ~ print(arr1)"""报错！很明显，索引超出。""""""我们搞一个相对这个三维数组最复杂的传参："""arr1 = arr[[0, 2], [0, 1], [1, 3]]print(arr1)"""[1 23]""""""它执行的其实是：arr1 = [arr[0, 0, 1], arr[2, 1, 3]]，所以结果是：[1 23] 。就是个简写，理解一下就好了，想取两个数据，都是对原数组的三个维度有要求的，不想写得太复杂，把对各自维度的要求写在个列表中。我们还是给数组绑定个故事，再理解 [1 23] 这个结果。原数组形状(3, 2, 4)，有三维数据，我们这样定义它：(学科, 期中期末, 人名)。可以这样理解：考试科目为“语文/数学/英语”（3），分别在“期中/期末”考了两回试（2），有四个人参加考试，分别叫“张三/李四/王五/赵六”（4）。最后二维形状是(2, 4)，两行四列，我们可以理解为由期中期末和四个人组成一个平面（一张煎饼），这样的平面（煎饼）有几层（张）？三层（张），每层（张）分别代表某个学科。""""""[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7]]←某学科（如“语文”），又包着（期中期末 of 四人）[[ 8  9 10 11][12 13 14 15]]←某学科（如“数学”），又包着（期中期末 of 四人）[[16 17 18 19][20 21 22 23]]]←某学科（如“英语”），又包着（期中期末 of 四人）""""""至于学科、期中期末、人都按什么顺序排，我们暂时不管，姑且这样表示。""""""arr[[0, 2], [0, 1], [1, 3]]""""""取 arr[0, 0, 1] ，在学科中选一项（第一项），在期中期末中选一项（第一项），在四个人中选一位（第二位）。取 arr[2, 1, 3] ，在学科中选一项（第三项），在期中期末中选一项（第二项），在四个人中选一位（第四位）。所以结果中 [1 23] 1 和 23 代表的意义是相同的，代表的意义按其维度特征都是：某学科 - 某次考试 - 某人。类比有点不太科学，但大体上可以这样理解。再搞个更复杂的示例。"""x = np.arange(48).reshape(6, 8)"""[[ 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]]""""""把一维整数数组当参数传递进去。"""y = x[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]print(y)"""结果应该是：[x[0, 4], x[1, 5], x[2, 6], x[3, 7]]。[4 13 22 31]""""""加难度，上维度！换二维。把二维整数数组当参数传递进去！"""rows = np.array([[0, 1], [2, 3]])cols = np.array([[4, 5], [6, 7]])y = x[rows, cols]print(y)"""根据之前的示范，x[rows, cols] 的计算方法就是 rows 中取一个数、cols 中取一个数，送到 x ；如此循环……rows 和 cols 中的每个相同位置的元素组合成一个坐标 (row_i, col_j)，用于从 x 中提取元素。为了容易看清楚，写得夸张一点儿，等同于：y = x[      [[0, 1], [2, 3]]      ,      [[4, 5], [6, 7]]      ]想想之前说 y = x[[0]] 怎么干的来？先去参数的维，当成 x[0] 取，再把维度加上。行，按 y = x[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] 取，肯定取回四个数。怎么安排这四个数加上维度？传的二维数组参数的形状是两行两列，好，取加的四个数也安排上两行两列。""""""[[ 4 13][22 31]]""""""两行两列是不假，注意不是：[[ 4 22][13 31]]""""""相当于：y = np.array([4, 13, 22, 31]).reshape(2, 2)""""""再放一此杂七杂八的内容：result = arr[..., 0]  # 等价于 arr[:, :, 0]省略号（...）：用于简化高维数组切片，例如 arr[..., 0:2] 表示所有维度的第一维，仅对最后一维切片。------data = np.array([(1, 20.), (2, 30.)], dtype=[('id', 'i4'), ('age', 'f4')])ages = data['age']  # 输出: [20., 30.]------步长控制：如 arr[0:4:2, 1:3] 表示每隔一行取一行，再取指定列。------负索引：如 arr[-2:, -1] 表示倒数两行和最后一列。"""
# ~ npy1()

2 欢迎纠错

欢迎纠错，随时更新。
联系方式：评论、私信，或企鹅：1790042182 。

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以下关于 Markdown 编辑器

你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
全新的 KaTeX数学公式 语法；
增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Command + I
标题：Ctrl/Command + Shift + H
无序列表：Ctrl/Command + Shift + U
有序列表：Ctrl/Command + Shift + O
检查列表：Ctrl/Command + Shift + C
插入代码：Ctrl/Command + Shift + K
插入链接：Ctrl/Command + Shift + L
插入图片：Ctrl/Command + Shift + G
查找：Ctrl/Command + F
替换：Ctrl/Command + G

合理的创建标题，有助于目录的生成

直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

~~删除文本~~

引用文本

H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片:

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片:

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

项目
- 项目
  - 项目

项目1
项目2
项目3

计划任务
完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

项目	Value
电脑	$1600
手机	$12
导管	$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	`'Isn't this fun?'`	‘Isn’t this fun?’
Quotes	`"Isn't this fun?"`	“Isn’t this fun?”
Dashes	`-- is en-dash, --- is em-dash`	– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown

Text-to- HTML conversion tool

Authors

John

Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。²

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N$ 是通过欧拉积分

$\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

关于 甘特图 语法，参考这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

这将产生一个流程图。:

关于 Mermaid 语法，参考这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

关于 Flowchart流程图 语法，参考这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ，生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件，在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入，
继续你的创作。

mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎

Python 数据分析：numpy，抽提，整数数组索引

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编程日记 2025/6/29 19:45:24

Linux基本指令篇 —— tac指令

tac 是 Linux 系统中一个非常实用的文本处理命令，它是 cat 命令的反向操作（名称也是 "cat" 的反写）。tac 是一个简单但功能强大的工具，特别适合需要反向处理文本数据的场景： 目录一、基本功能二、基本语法…...

编程日记 2025/6/29 19:45:14

【Yonghong 企业日常问题08 】永洪BI的Apache Tomcat版本升级指南

文章目录前言操作步骤登录验证前言某公司业务永洪BI系统使用tomcat 9.0.97版本，接到总公司漏洞扫描整改要求需要将tomcat版本升级到9.0.97以上。目标：tomcat 9.0.97》 9.0.98 1、下载tomcat所需要的版本地址:https://tomcat.apache.org/download-…...

编程日记 2025/7/2 15:58:31

动手学Python：从零开始构建一个“文字冒险游戏”

动手学Python：从零开始构建一个“文字冒险游戏” 大家好，我是你的技术向导。今天，我们不聊高深的框架，也不谈复杂的算法，我们来做一点“复古”又极具趣味性的事情——用Python亲手打造一个属于自己的文字冒险游戏&…...

编程日记 2025/7/2 15:10:43

【C/C++】C++26新特性前瞻：全面解析未来编程

展望未来：C26 新特性全面解析随着 C 标准每三年一次的迭代节奏，C26（预计于 2026 年底正式发布）正在逐步成型。相比 C20 的革命性更新和 C23 的“修补增强”，C26 继续推进现代 C 的理念——更安全、更高效、更模块化&…...

编程日记 2025/7/2 10:53:14

Linux系统日志与守护进程开发实战指南

Linux系统日志与守护进程开发实战指南系统日志与守护进程 ├── 系统日志syslog │ ├── 日志路径: /var/log/syslog │ └── 核心API │ ├── openlog │ ├── syslog │ └── closelog └── 守护进程daemon└── 创建步骤├── um…...

编程日记 2025/7/2 18:59:34