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numpy的Fancy Indexing和array比较详解

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numpy是Python中最常用的数据处理工具之一，它提供了许多方便的工具和函数，能够快速地进行数组和矩阵的操作 。其中，Fancy Indexing和array是numpy中非常重要的两个概念，本文将从多个角度对它们进行详细的解析和比较 。
一、Fancy Indexing

numpy的Fancy Indexing和array比较详解

文章插图
Fancy Indexing，中文名为“花式索引”，是numpy中一种高级的索引方式 。它能够用一个数组作为索引来获取另一个数组中的元素 。这个数组被称为“索引数组”或“布尔数组” 。
1. 使用整数数组作为索引
使用整数数组作为索引，可以获取数组中指定位置的元素 。例如：
``` python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([0, 1, 3])
print(a[b])
```
运行结果为：
```
[1 2 4]
```
其中，b数组中的元素0、1、3分别对应a数组中的第1、2、4个元素 。
2. 使用布尔数组作为索引
使用布尔数组作为索引，可以根据条件获取数组中符合要求的元素 。例如：
``` python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([True, False, True, False, True])
print(a[b])
```
运行结果为：
```
[1 3 5]
```
其中，b数组中的True对应a数组中的第1、3、5个元素 。
二、array
array是numpy中最基础的数据结构，它是一个N维数组对象 。array中的每个元素必须是相同类型的，例如都是整数、浮点数或布尔值等 。
1. 创建array
可以使用numpy的array函数来创建一个数组 。例如：
``` python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
```
运行结果为：
```
[1 2 3 4 5]
```
2. 修改array
可以通过索引来修改array中的元素 。例如：
``` python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
a[1] = 10
print(a)
```
运行结果为：
```
[ 1 10345]
```
【numpy的Fancy Indexing和array比较详解】三、Fancy Indexing与array的比较
1. 灵活性
Fancy Indexing比array更灵活，能够根据索引数组来获取数组中的元素 。而array只能通过索引来获取元素，无法根据条件获取元素 。
2. 效率
在处理大规模数据时，Fancy Indexing比array更高效 。因为Fancy Indexing使用的是指针，能够避免复制数据，节省内存空间 。而array在进行操作时，需要复制数据，消耗更多的内存空间和时间 。
3. 可读性
array比Fancy Indexing更易于理解和阅读 。因为使用array时，可以直接通过索引来获取元素，不需要经过复杂的计算和判断 。
综上所述，Fancy Indexing和array各有优缺点，应根据具体情况选择使用 。在处理大规模数据时，建议使用Fancy Indexing，能够提高效率和节省内存空间；在处理小规模数据时，建议使用array，能够提高可读性和代码的易用性 。

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