<jupyter_start><jupyter_text>Fancy Indexing<jupyter_code>import numpy as np
x = np.arange(16)
x
np.random.shuffle(x)
x
x[3]
x[3:9] # 索引一个范围
x[3:9:2] # 索引范围，加上一个步长，两个扫一个
indexes = [3, 5, 8]
x[indexes]
indexes = np.array([
    [0, 2],
    [1, 3]
])
x[indexes]  # 生辰对应索引组成的二维数组
X = x.reshape(4, -1)  # 生成4行的矩阵，列自适应
X
row = np.array([0, 1, 2])
col = np.array([1, 2, 3])
X[row, col] # 分别获取0行1列，1行2列，2行3列的元素
X[0, col] # 获取坐标为(0, 1)、(0, 2)、(0, 3) 对应的数据
X[:2, col] # 前两行(:前无东西默认是整行)列坐标为1，2，3的元素
col = [True, False, True, True] # 为True表示取对应列的元素
X[1:3, col] # 取1-3行感兴趣的列<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>numpy.array的批量比较<jupyter_code>x
x < 3 # 列出数组中元素与3比较的情况，大于3为False， 小于3位True
x > 3 # 列出数组中元素与3比较的情况，大于3为True， 小于3位False
x <= 3
x >= 3
x != 3
2 * x == 24 - 4 * x  # 注意有两个等号，解出x = 6, 所以下标为6的元素为True
X
X < 6 # 小于6的元素为True
x
np.sum(x <= 4)  # 数组中<=4的元素有几个
np.count_nonzero(x <= 3) # <=3 但是非零的数组元素个数
np.any(x == 0) # 数组中有任意一个元素等于0就返回True
np.any(x < 0) # 数组中是否有任何小于0的元素
np.all(x >= 0) # 是否数组中所有元素都 >= 0
X
np.sum(X % 2 == 0) # 一共几个偶数
np.sum(X % 2 == 0, axis=1) #沿着列的方向(每一行) 各有几个偶数
np.sum(X % 2 == 0, axis=0) #沿着行的方向(每一列) 各有几个偶数
np.all(X>0, axis=1) # #沿着列的方向(每一行)是否都大于0
x
np.sum((x>3)&(x<10))  # 3 < x < 10的元素个数，注意只有一个&
np.sum((x % 2 == 0)| (x > 10)) # 偶数或者>10的元素个数
np.sum(~(x==0)) # x不等于0的元素个数
x[x < 5] # 小于5的元素列表
x[ x%2==0] # 所有的偶数
X[X[:,3]%3==0,:] # 把X矩阵中第4列(下标为3)数据能整除3的行选取出来<jupyter_output><empty_output>
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