讀取陣列

在 NumPy 裡，大部分的操作都是使用 ndarray 來完成，ndarray 是一個快速的且可以節省空間的多維度陣列物件，這篇教學會介紹使用 NumPy 快速建立多維陣列 ndarray。

本篇使用的 Python 版本為 3.7.12，所有範例可使用 Google Colab 實作，不用安裝任何軟體 ( 參考：使用 Google Colab )

讀取陣列的方法

NumPy 有下列幾種讀取陣列的方法：

索引值讀取

對於一維的 ndarray 陣列，只要指定資料項目在陣列中的「索引值」，就能讀取該項目內容，下方的例子會取出陣列的第一個項目和第二個項目 ( 第一個項目的索引值為 0 )。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a[0])    # 1
print(a[1])    # 2

對於多維的 ndarray 陣列，可以使用「索引值串列」的方式，讀取指定的項目內容，下方的例子會讀取二維陣列中的兩個項目 ( 可參考圖片中顯示的項目位置 )。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a[0,0])  # 1
print(a[1,1])  # 5

下方的例子會讀取三維陣列中的四個項目 ( 可參考圖片中顯示的項目位置 )。

import numpy as np

a = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(a[0,0,0])    # 1
print(a[0,1,0])    # 3
print(a[1,0,1])    # 6
print(a[1,1,1])    # 8

如果索引值設定為「負值」，表示從右側開始取值，下方的例子如果設定 -1，就會取得最後一個項目的內容。

import numpy as np

a = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(a[0,0,-1])   # 2
print(a[0,1,-1])   # 4
print(a[1,-1,1])   # 8
print(a[1,1,1])    # 8

切片讀取

對於一維的 ndarray 陣列，可以使用類似串列切片 slice 的方式，取出某一個範圍的項目，變成新的陣列 ( 注意第一項的索引值為 0，如果設定 -1 則是取出「倒數第二項」 )。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(a[2:5])   # [3 4 5]              從第三項取值到第五項 ( 不包含第六項 )
print(a[:5])    # [1 2 3 4 5]          從第一項取值到第五項 ( 不包含第六項 )
print(a[2:])    # [3 4 5 6 7 8 9]      從第三項開始取值
print(a[2:-1])  # [3 4 5 6 7 8]        從第三項取值到倒數第二項
print(a[::2])   # [1 3 5 7 9]          間隔 2 取值
print(a[2:8:2]) # [3 5 7]              第三項到第七項，間隔 2 取值
print(a[::-1])  # [9 8 7 6 5 4 3 2 1]  反轉
print(a[[1,3,5,7]])   # [2 4 6 8]      取出第二、第四、第六和第八項

對於多維的 ndarray 陣列，會根據切片的設定，產生新的多維陣列。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
print(a[0, 2:4])    # [3 4]
print(a[1:, 2:4])
'''
[[ 8  9]
 [13 14]]
'''
print(a[:, 2:4])
'''
[[ 3  4]
 [ 8  9]
 [13 14]]
'''

布林值讀取

讀取 ndarray 陣列時，可以搭配「布林值」進行篩選，篩選後會將結果為 True 的項目留下，成為一個新的陣列，下方的例子會篩選出陣列中數值大於 5 的項目、偶數以及數值介於 5～12 間的項目。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
print(a[a>5])             # [ 6  7  8  9 10 11 12 13 14 15] 篩選數值大於 5 的項目
print(a[a%2==0])          # [ 2  4  6  8 10 12 14]          篩選出數值為偶數的項目
print(a[(a>5) & (a<12)])  # [ 6  7  8  9 10 11]             篩選出數值為 5～12 之間的項目 ( 注意括號 )

如果是多維陣列，篩選後會變成一個新的一維陣列，下方的例子會取出 b 陣列中數值介在 3 與 13 之間的項目。

import numpy as np
b = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])
print(b[(b[:]>3) & (b[:]<13)])    # [ 4  5  6  7  8  9 10 11 12]

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