ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。 有三种可用的索引方法类型： 字段访问，基本切片和高级索引。
基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展。
通过将start，stop和step参数提供给内置的slice函数来构造一个 Python slice对象。 此slice对象被传递给数组来提取数组的一部分。
![äf51J 4
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3
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2
import numpy as np
a = np.arange(le)
print a[2•.]
3
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8
9]](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231119/a900092b-1ad9-49f4-9200-b5deaf32d07e.png "äf51J 4
1
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import numpy as np
a = np.arange(le)
print a[2•.]
3
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5
6
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9]")
![示 例 5
1
2
3
5
# 对 之 元 在 在
import numpy as np
np.arange(le)
print a [ 2 ： 5 ]
输 出 如 下 ：
1 〔 2
2
3
4 ]
上 面 的 描 述 也 可 用 于 多 维 ndarray 。](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231119/5eead397-4f0d-44fb-820e-fa54f558d10e.png "示 例 5
1
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# 对 之 元 在 在
import numpy as np
np.arange(le)
print a [ 2 ： 5 ]
输 出 如 下 ：
1 〔 2
2
3
4 ]
上 面 的 描 述 也 可 用 于 多 维 ndarray 。")
![示 例 6
1
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4
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6
7
import numpy as np
= np ． array （ [ [ 1J20L [ 3 ， 4, 习 ， [ 4 师 詎 ] ] ）
print a
# 对 笋 萦 丿 ／ 的 元 0
print ' 现 在 我 们 从 索 引 豇 1 ： ] 开 始 对 数 组 切 片 ．
print a [ 1 ： ]
输 出 如 下 ：
1
2
3
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8
[ [ 1 2 3 ]
[ 3 4 5 ]
[ 4 5 习 ]
现 在 我 们 从 素 引 all:] 开 始 对 数 组 切 片
[ [ 3 4 5 ]
[ 4 5 5 ] ]](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231119/2f805bd1-715c-4087-a46e-9c5550eddae4.png "示 例 6
1
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import numpy as np
= np ． array （ [ [ 1J20L [ 3 ， 4, 习 ， [ 4 师 詎 ] ] ）
print a
# 对 笋 萦 丿 ／ 的 元 0
print ' 现 在 我 们 从 索 引 豇 1 ： ] 开 始 对 数 组 切 片 ．
print a [ 1 ： ]
输 出 如 下 ：
1
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7
8
[ [ 1 2 3 ]
[ 3 4 5 ]
[ 4 5 习 ]
现 在 我 们 从 素 引 all:] 开 始 对 数 组 切 片
[ [ 3 4 5 ]
[ 4 5 5 ] ]")
![输 出 如 下 ：
[ [ 2 3 ]
[ 4 5 ]
1
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le
11
13
14
16
17
我 们 的 数 组 是 ：
[ [ 1 2 3 ]
[ 3 4 习
[ 4 5 6 ] ]
第 二 列 的 元 素 是 ：
[ 2 4 5 ]
第 二 行 的 元 素 是 ：
[ 3 4 5 ]
第 过 列 及 其 余 元 素 是 ：
[ 5 6 ] ]](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231119/17c24bed-080c-4303-bb79-1daa5291ec66.png "输 出 如 下 ：
[ [ 2 3 ]
[ 4 5 ]
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8
9
le
11
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14
16
17
我 们 的 数 组 是 ：
[ [ 1 2 3 ]
[ 3 4 习
[ 4 5 6 ] ]
第 二 列 的 元 素 是 ：
[ 2 4 5 ]
第 二 行 的 元 素 是 ：
[ 3 4 5 ]
第 过 列 及 其 余 元 素 是 ：
[ 5 6 ] ]")
索引和切片
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最后一次编辑于 2023年11月19日
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