Question

如标题中所述，我有一个看起来像（numpy_array，id）的元组列表，其中numpy数组是m x m。我需要访问numpy数组的每个元素（即所有m ^ 2），但是在没有解压缩元组的情况下我很难做到这一点。

我宁愿不解包元组，因为它有多少数据/由于数据量需要多长时间。

如果我解压缩元组代码如下所示，有没有办法对其进行索引以便我不需要解压缩？

select convert(varchar(5), '2018-05-01 00:00:00.000', 100)

Answer 1

如果您只想直接访问n维numpy数组的特定位置中的元素，则可以使用 ndimensional索引。
例如：
我想访问3x3数组 c 的第一行第三列中的元素，然后我将执行 c [0,2] 。

c = np.random.rand( 3,3 )
print(c)
print( 'Element:', c[0,2])

查看官方文档Numpy Indexing

_Update__
如果是元组列表，则应为每个数据结构编制索引

import numpy as np    
a =[ 
        ( np.random.rand( 2,2 ), 0 ), #first  tuple
        ( np.random.rand( 2,2 ), 2 ), #second  tuple
        ( np.random.rand( 2,2 ), 3 ), # ...
        ( np.random.rand( 2,2 ), 1 )
        ]

    print( np.shape(a) )    # accessing list a
    # (4,2)
    print( np.shape(a[0]) ) # accessing the first tuple in a
    # (2)
    print( np.shape(a[0][0]) ) # accessing the 2x2 array inside the first tuple
    # (2,2)
    print( np.shape(a[0][0][0,1]) ) # accessing the [0,1] element inside the array
    # ()

    #another example
    c = ( np.array([ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]), 8 )
    print( c[0][0,2] ) # output: 3

访问作为元组的第一个索引的MxM numpy数组

1 个答案: