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数组索引等同于访问数组元素。
您可以通过引用其索引号来访问数组元素。
NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。
从以下数组中获取第一个元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr[0])
运行实例
从以下数组中获取第二个元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr[1])
运行实例
从以下数组中获取第三和第四个元素并将其相加：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr[2] + arr[3])
运行实例
要访问二维数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数表示元素的维数和索引。
访问第一维中的第二个元素：
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('2nd element on 1st dim: ', arr[0, 1])
运行实例
访问第二维中的第五个元素：
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('5th element on 2nd dim: ', arr[1, 4])
运行实例
要访问 3-D 数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维数和索引。
访问第一个数组的第二个数组的第三个元素：
import numpy as np arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) print(arr[0, 1, 2])
运行实例
arr[0, 1, 2] 打印值 6。
第一个数字代表第一个维度，其中包含两个数组：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
然后：
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
由于我们选择了 0，所以剩下第一个数组：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
第二个数字代表第二维，它也包含两个数组：
[1, 2, 3]
然后：
[4, 5, 6]
因为我们选择了 1，所以剩下第二个数组：
[4, 5, 6]
第三个数字代表第三维，其中包含三个值：
4
5
6
由于我们选择了 2，因此最终得到第三个值：
6
使用负索引从尾开始访问数组。
打印第二个维中的的最后一个元素：
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('Last element from 2nd dim: ', arr[1, -1])
运行实例
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