NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。
一维数组切片
要从一维数组中提取子集，可以使用方括号[]并指定切片。切片由起始索引、结束索引和可选步长组成，用冒号:分隔。
示例：
import numpy as np
创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10）
从第二个元素到第五个元素（不包括）
print(arr[1:5]) # 输出：array([2, 3, 4])
从头到尾，每隔一个元素
from(arr[::2]) # 输出：array([1, 3, 5, 7, 9])
从倒数第三个元素到倒数第一个元素
print(arr[-3:-1]) # 输出：array([8, 9])
二维数组切片
要从二维数组中提取子集，可以使用逗号分隔的两个索引，每个索引表示相应维度的切片。
练习
创建一个 5x5 的二维数组arr，并打印以下子集：
第一行的所有元素
第二列的所有元素
从左上角到右下角的对角线元素
2x2 的子数组，从第二行第三列开始
NumPy 数据类型
NumPy 数组由同类型元素组成，并具有指定的数据类型。数据类型定义了数组中元素的存储方式和允许的操作。
NumPy 中的数据类型
NumPy 具有比 Python 更丰富的基本数据类型，并使用首字母大写字符来表示它们：
检查数组的数据类型
NumPy 数组具有一个属性dtype，用于获取数组元素的数据类型。
使用指定数据类型创建数组
我们可以使用np.array()函数并指定dtype参数来创建具有指定数据类型的数组。
转换数组的数据类型
我们可以使用astype()方法转换现有数组的数据类型。
NumPy 数据类型简表
练习
创建以下 NumPy 数组，并打印它们的元素和数据类型：
一个包含 10 个随机整数的数组。
一个包含 5 个布尔值的数组。
一个包含 7 个复杂数的数组。
一个包含 10 个日期时间对象的数组。
最后
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标签：游戏攻略
