我对numpy有一个基本的怀疑。我在 Ubuntu 14.04 上使用 Python 2.7、numpy-1.9.2。
例如,我将 2d numpy 数组初始化为 a = np.zeros((10,10))
。
然后我尝试通过以下方式使用范围函数作为索引来索引它的一部分:
a[范围(0,5),范围(0,5)]
。我得到一个形状数组 (5,)。我想要的是二维数组 a
的前 5 行和前 5 列。
当我执行 a[:5,:5]
时,它似乎给了我一个形状为 (5,5) 的数组。
有人可以向我解释为什么使用范围函数指定索引会失败吗?即使在使用了将近一年之后,我仍然对 numpy 索引感到困惑。
提前感谢您的帮助。
最佳答案
对于range
,您正在使用整数数组索引
,如下所述:
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#integer-array-indexing
要获得 a[0:5,0:5]
的等价物,您必须利用“广播”。这里第一个索引是列向量
a[np.arange(0,5)[:,None],range(0,5)]
In [137]: np.arange(0,5)[:,None]
Out[137]:
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4]])
我可以详细介绍,但您也可以阅读该文档。
np.ix_
是一个有助于生成这种索引数组的实用程序:
In [507]: np.ix_(range(0,5),range(0,5))
Out[507]:
(array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]]))
此 (5,1) 数组针对 (1,5) 数组进行广播以生成 (5,5) 索引数组。
MATLAB 和 numpy 选择了替代的高级索引方法:
在 MATLAB/Octave 中,a([1,2,3],[1,2,3])
索引 (3,3) block 。在 numpy
中,a[[1,2,3],[1,2,3]]
索引 (3,) 对角线。
a(sub2ind(size(a),[1,2,3],[1,2,3]))
是 Octave 对角线; a[np.ix_([1,2,3],[1,2,3])]
是 numpy
block 。
关于python - 使用 range/arange 函数作为参数索引/切片 2d numpy 数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30020143/