深度学习入门 : 基于Python的理论与实现

1.5  NumPy 

15

图1-2　广播的例子 2

1

*

=

2

3 4

10 20

10 20

1

*

=

2

3 4

10 20 10 40

30 80

1.5.6

　访问元素

元素的索引从0 开始。对各个元素的访问可按如下方式进行。

>>> X = np.array([[51, 55], [14, 19], [0, 4]])

>>> print(X)

[[51 55]

[14 19]

[ 0 4]]

>>> X[0] #

第

0

行

array([51, 55])

>>> X[0][1] # (0,1)

的元素

55

也可以使用

for

语句访问各个元素。

>>> for row in X:

... print(row)

...

[51 55]

[14 19]

[0 4]

除了前面介绍的索引操作，

NumPy

还可以使用数组访问各个元素。

>>> X = X.flatten() #

将

X

转换为一维数组

>>> print(X)

[51 55 14 19 0 4]

>>> X[np.array([0, 2, 4])] #

获取索引为

0

、

2

、

4

的元素

array([51, 14, 0])

运用这个标记法，可以获取满足一定条件的元素。例如，要从

X

中抽出

大于15 的元素，可以写成如下形式。