Python Numpy语法:数组索引是用逗号分隔的两个数组是什么意思?

时间:2017-11-06 04:56:10

标签: python numpy

我不理解Python Numpy中的数组作为索引。 例如,我在Numpy中有一个2d数组A

[[1,2,3]
 [4,5,6]
 [7,8,9]
 [10,11,12]]

A [[1,3],[0,1]]是什么意思?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

亲自测试一下!

A = np.arange(12).reshape(4,3)
print(A)
>>> array([[ 0,  1,  2],
   [ 3,  4,  5],
   [ 6,  7,  8],
   [ 9, 10, 11]])

通过按照您的方式(docs to slicing)切割数组,您将获得第一行,第零列元素和第三行第一列元素。

A[[1,3], [0,1]]
>>> array([ 3, 10])

我强烈建议您稍微玩一下,看一下文档和示例。

答案 1 :(得分:1)

您正在创建一个新阵列:

import numpy as np

A = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9],
     [10, 11, 12]]
A = np.array(A)

print(A[[1, 3], [0, 1]])
# [ 4 11]

请参阅tutorial中的索引,切片和迭代

  

多维数组每个轴可以有一个索引。这些索引在以逗号分隔的元组中给出

引用文档:

def f(x,y):
    return 10*x+y

b = np.fromfunction(f, (5, 4), dtype=int)
print(b[2, 3])
# -> 23

您还可以使用NumPy数组作为数组的索引。请参阅文档中的Index arrays

  

NumPy数组可以使用其他数组(或任何其他可以转换为数组的类序列对象,如列表,但元组除外;请参阅本文档的末尾,了解其原因)。索引数组的使用范围从简单,直接的案例到复杂的,难以理解的案例。对于索引数组的所有情况,返回的是原始数据的副本,而不是切片获取的视图。