NumPy 陣列索引
訪問陣列元素
陣列索引與訪問陣列元素相同。
您可以透過引用索引號來訪問陣列元素。
NumPy 陣列的索引從 0 開始，這意味著第一個元素的索引是 0，第二個元素的索引是 1，依此類推。
示例
獲取以下陣列的第三個和第四個元素並將它們相加。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr[2] + arr[3])
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訪問二維陣列
要訪問二維陣列的元素，我們可以使用逗號分隔的整數，表示維度和元素的索引。
將二維陣列想象成一個有行和列的表格，其中維度表示行，索引表示列。
示例
訪問第一行第二列的元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('第一行的第二個元素: ', arr[0, 1])
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示例
訪問第二行第五列的元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('第二行的第五個元素: ', arr[1, 4])
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訪問三維陣列
要訪問三維陣列的元素，我們可以使用逗號分隔的整數，表示維度和元素的索引。
示例
訪問第一個陣列的第二個陣列的第三個元素
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr[0, 1, 2])
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示例解釋
arr[0, 1, 2] 列印值為 6。
原因如下
第一個數字代表第一個維度，其中包含兩個陣列
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
and
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
由於我們選擇了 0，我們剩下第一個陣列
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
第二個數字代表第二個維度，其中也包含兩個陣列
[1, 2, 3]
and
[4, 5, 6]
由於我們選擇了 1，我們剩下第二個陣列
[4, 5, 6]
第三個數字代表第三個維度，其中包含三個值
4
5
6
由於我們選擇了 2，我們最終得到第三個值
6
負數索引
使用負數索引可以從末尾訪問陣列。
示例
列印第二個維度的最後一個元素
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print('第二個維度的最後一個元素: ', arr[1, -1])
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