二维 NumPy 数组的子集提取
如果你的二维 numpy 数组结构规整，即每一行和每一列都包含固定数量的数值，复杂的子集提取操作就会变得非常简单。请看下面的代码，其中元素 "a" 和 "c" 是从一个嵌套列表中提取出来的。
# numpy
import numpy as np
np_x = np.array(x)
np_x[:, 0]
逗号前的索引代表“行”，逗号后的索引代表“列”。冒号 : 表示切片；在此示例中，它的意思是让 Python 选择所有行。
本练习是课程的一部分
Python 入门
练习说明
- 打印
np_baseball的第 50 行。 - 创建一个新变量
np_weight_lb，用来提取np_baseball的整个第二列。 - 选择
np_baseball中第 124 位棒球球员的身高（第一列）并打印出来。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
import numpy as np
np_baseball = np.array(baseball)
# Print out the 50th row of np_baseball
# Select the entire second column of np_baseball: np_weight_lb
# Print out height of 124th player