我只想知道这段代码是怎么回事：
要同时子集化正则Python列表和numpy数组，可以使用方括号：
x = [4 , 9 , 6, 3, 1]
x[1]x[1]到底是做什么的？它跟踪上面列表中的索引1吗？
import numpy as np
y = np.array(x)
y[1]y[1]到底是做什么的？它跟踪上面列表中的索引1吗？
特别是对于numpy，您还可以使用布尔numpy数组：
x = [4 , 9 , 6, 3, 1]
x[1]
import numpy as np
y = np.array(x)
y[1]y = np.array(x)是否将列表x转换为numpy数组？
我不知道y[1]是做什么的，它的索引是1吗？
（Image of the original problem for reference.）
1条答案
按热度按时间htzpubme1#
第一条指令：
创建一个普通的Python列表。
这个列表的元素有索引--从 0 开始的连续整数，所以
x[1]检索 9（这个列表的第二个元素）。然后
y = np.array(x)创建一个 numpy数组，用取自 x 的值填充。该数组的元素也有索引，也是从 0 开始。
因此
y[1]也检索到 9。您询问这是否是转换。
它实际上不是任何转换，因为 x 仍然是一个列表，y 是一个单独的实体（一个数组），两者都有自己的数据缓冲区。
您可以通过在所选的 x 元素中保存任何其他值来确认，然后检查 y 的相应元素是否具有“旧”值。
然后
high = y < 5创建一个boolean数组，每个元素声明 y 的对应元素是否小于5。最后一个语句
y[high]是一个布尔索引的例子，它检索 y 中值小于 5 的元素。