numpy数组切片索引的详细讲解

知识点：Python中数组的索引是从0号位索引的，简单的矩阵知识

1.一维数组的索引

1. arr = np.arange(10)  
2. arr  

输出：

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

输入：arr[5] 

输出：5

记住0号位置索引

arr[5:8] 

输出：
array([5, 6, 7])
2.二维数组的索引
arr2d = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 
arr2d[2] 
输出：
array([7, 8, 9])
二维数组索引中有且仅有一个[]号时，只表示行索引，牢记这一点。

输入：arr2d[0][2] 或者arr2d[0,2] 
输出：3
此时索引为[][]或[,]的形式，这时表示第几行的第几列，两种索引方式等价。
特殊：1.索引位置包括开头但不包括结尾。   2.   单独：表示所有，：前后有数字表示索引到第几行或者第几列，视情况而定
arr2d
输出：
array([[1, 2, 3],       [4, 5, 6],       [7, 8, 9]])
arr2d[:2]  
输出：
array([[1, 2, 3],       [4, 5, 6]])
解释：首先，索引是单括号[]的情况，因此是行索引，冒号在前，表示索引到第1个行号，行号为0和1号，输出行则为1和2两行。
arr2d[:2,1:] 
输出：
array([[2, 3],       [5, 6]])
解释：首先是双括号索引形式[][],因此是行列索引，冒号在前，表示索引到行号0和1；冒号在后，表示从行号1开始索引，因此索引结果为前两行所有元素中，第二列开始的所有元素，因此输出结果如上所示，
arr2d[1,:2]  
输出：
array([4, 5]
解释：索引形式为双括号[][]形式，表示索引第几行第几列，逗号前为1，表示索引行号为0的行，也就是第一行，冒号在前表示索引列号0和1，因此输出第二行中的前两列元素。
arr2d[2,:1]  
输出：

array([7])

解释：索引形式为[][]的形式，表示索引第几行第几列，逗号前为2，表示索引行号为2的行，也就是第三行，冒号在前，表示索引到列号为0的列，也就是第一列，因此为第三行的第一个元素。

arr2d[:,:1]  
输出：

array([[1],       [4],       [7]])
解释：索引形式为[][]形式，表示索引第几行第几列，逗号前为单独：，因此表示索引所有的行号，也就是1,2,3行，冒号在前，表示索引到行号0，也就是第一列元素，因此结果为第一列元素。

arr2d[:2,1:] = 0  
arr2d  

输出：
array([[1, 0, 0],       [4, 0, 0],       [7, 8, 9]])
解释：索引形式为[][]的形式，表示第几行第几列，行部分冒号在前表示索引到行号为0和1的行，也就是第1和2行，列部分冒号在后，表示从列号为1也就是第2列开始索引，选中元素为前两行中的后两列元素。

练习部分可以通过以下的图片自行完成。

参考博客：http://blog.csdn.net/liangzuojiayi/article/details/51534164