用整数作为下标可以获取数组中的某个元素
用范围作为下标获取数组的一个切片，包括a[3]不包括a[5]
省略开始下标，表示从a[0]开始
下标可以使用负数，表示从数组后往前数
下标还可以用来修改元素的值
打印所有的数据
范围中的第三个参数表示步长，2表示隔一个元素取一个元素
省略范围的开始下标和结束下标，步长为-1，整个数组头尾颠倒
步长为负数时，开始下标必须大于结束下标
和Python的列表序列不同，通过下标范围获取的新的数组是原始数组的一个视图。它与原始数组共享 同一块数据空间：
可以看到修改的元素
a的第5个元素也被修改为10
a = np.arange(10)a[5]a[3:5]a[:5]a[:-1]a[2:4] = 100,101aa[1:-1:2]a[::-1]a[5:1:-2]b = a[3:7]bb[2] = -10ba
以上的代码是使用的代码
以及可以试试它的绘图功能
NumPy还提供了存取元素的高级方法
使用整数序列当使用整数序列对数组元素进行存取时，将使用整数序列中的每个元素作为下标，整数序列可以是列表或者数组。使用整数序列作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间
获取x中的下标为3, 3, 1, 8的4个元素，组成一个新的数组
下标可以是负数
由于b和x不共享数据空间，因此x中的值并没有改变
整数序列下标也可以用来修改元素的值
x = np.arange(10,1,-1)xx[[3, 3, 1, 8]]b = x[np.array([3,3,-3,8])]b[2]=100bxx[[3,5,1]] = -1, -2, -3x
代码
x序列绘图
这种方法叫布尔序列
布尔数组中下标为0，2的元素为True，因此获取x中下标为0,2的元素
如果是布尔列表，则把True当作1, False当作0，按照整数序列方式获取x中的元素
布尔数组的长度不够时，不够的部分都当作False
布尔数组下标也可以用来修改元素
在现在的版本里面,对超出index的部分之间报错
我觉得是个好做法,因为一切都是可控的
布尔数组
产生一个长度为10，元素值为0-1的随机数的数组
数组x中的每个元素和0.5进行大小比较，得到一个布尔数组，True表示x中对应的值大于0.5
使用x>0.5返回的布尔数组收集x中的元素，因此得到的结果是x中所有大于0.5的元素的数组
绘图
x = np.arange(5,0,-1)xx[np.array([True, False, True, False, False])]x[[True, False, True, False, False]]x[np.array([True, False, True, True])]x[np.array([True, False, True, True])] = -1, -2, -3x%varexp --plot xx = np.random.rand(10)xx>0.5x[x>0.5]%varexp --plot x
多维数组的存取和一维数组类似，因为多维数组有多个轴，因此它的下标需要用多个值来表示， NumPy采用组元(tuple)作为数组的下标。
多维数组的创建方式
结构数组的创建
在C语言中我们可以通过struct关键字定义结构类型，结构中的字段占据连续的内存空间，每个结构体占用的内存大小都相同，因此可以很容易地定义结构数组。和C语言一样，在NumPy中也很容易对这 种结构数组进行操作。只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取 C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。
import numpy as nppersontype = np.dtype({'names':['name', 'age', 'weight'],'formats':['S32','i', 'f']})a = np.array([("Zhang",32,75.5),("Wang",24,65.2)],dtype=persontype)a
我们先创建一个dtype对象persontype，通过其字典参数描述结构类型的各个字段。字典有两个关 键字：names，formats。每个关键字对应的值都是一个列表。names定义结构中的每个字段名，而 formats则定义每个字段的类型：
• S32 : 32个字节的字符串类型，由于结构中的每个元素的大小必须固定，因此需要指定字符串的长度
• i : 32bit的整数类型，相当于np.int32
• f : 32bit的单精度浮点数类型，相当于np.float32
然后我们调用array函数创建数组，通过关键字参数 dtype=persontype， 指定所创建的数组的元素类 型为结构persontype。运行上面程序之后，我们可以在IPython中执行如下的语句查看数组a的元素类型
