以下是关于“numpy.ndarray实现对特定行或列取值”的完整攻略。
ndarray简介
ndarray是Numpy中的一个重要数据类型，它一个多维数组对象，可以存储相同类型的元素。ndarray对象可以进行各种数学运算，如加、减、乘、除等。
实现对特定行或列取值
在Numpy中，我们可以使用切片（slice）或整数索引（integer indexing）来实现对特定行或列取值。
示例1：使用切片实现对特定行或列取值
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9]])
# 取第二行
row_2 = arr[1, :]
# 取第二列
col_2 = arr[:, 1]
# 输出结果
print("原始数组：\n", arr)
print("第二行：", row_2)
print("第二列：", col_2)
在上面的示例代码中，我们首先创建了一个二维数组arr，然后使用切片的方式分别取出了第二行和第二列。最后，我们输出了原始数组、第二行和第二列。
示例2：使用整数索引实现对特定行或列取值
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 取第二行
row_2 = arr[1]
# 取第二列
col_2 = arr[:, 1]
# 输出结果
print("原始数组：\n", arr)
print("第二行：", row_2)
print("第二列：", col_2)
上面的示例代码中，我们同样创建了一个二维数组arr，然后使用整数索引的方式分别取出了第二行和第二列。最后，我们输出了原始数组、第二行和第二列。
总结
综上所述，“numpy.ndarray实现对特行或列取值”的整个攻略包括了ndarray简介、使用切片实现对特定行或列取值、使用整数索引现对特定行或列取值两个示例。在实际用中，可以根据具体需求使用切片或整数索引来实现对特定行或列的取值。