我有一个函数可以将一些数据加载到二维 numpy 数组中。我想让函数调用指定一些可以从开头和结尾删除的行和列。如果不指定参数,则返回所有数据。
import numpy as np
function load_data(min_row, max_row, min_col, max_col):
a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')[min_row:max_row,min_col:max_col]
现在,min_row
和 min_col
可以默认为 0
。如何设置 max_col
和 max_row
的默认值以引用数组的末尾?
我唯一的解决办法是:
function load_data(min_row=0, max_row=None, min_col=0, max_col=None):
a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')
if not max_row: max_row = a.shape[0]
if not max_col: max_col = a.shape[1]
a = a[min_row:max_row,min_col:max_col]
有没有更好的解决方案,比如:
function load_data(min_row=0, max_row="end", min_col=0, max_col="end"):
a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')[min_row:max_row,min_col:max_col]
为了记录,示例数据可以是:
np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5]])
最佳答案
你可以直接在切片中使用None
,例如,
x = np.arange(10)
x[2:None] # array([5, 6, 7, 8, 9])
或者你可以这样写你的函数:
function load_data(min_row=0, max_row=None, min_col=0, max_col=None):
a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')
a = a[min_row:max_row,min_col:max_col]
在这里,您也可以将最小默认值替换为 None
。这是有效的,因为 None
被用作 slice object 中的默认值。 .有关在 numpy 切片中使用 None
的更明确的文档,请参阅 Basic Slicing docs description 末尾的注释框.
关于python - numpy 数组末尾的索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26658866/