Question

我一直在查看并解释一些示例代码，但在理解一些切片语法时遇到了一些麻烦。在某些情况下，我正在研究一个计算程序，该程序使用有限差分法近似于正方形区域的温度。

以下是一些代码：

maxIter = 500
lenX = lenY = 20 
delta = 1
Ttop = 100
Tbottom = 0
Tleft = 0
Tright = 0
Tguess = 30

T = np.empty((lenX, lenY))
T.fill(Tguess)

T[(lenY-1):, :] = Ttop
T[:1, :] = Tbottom
T[:, (lenX-1):] = Tright
T[:, :1] = Tleft

最后一点是我难以理解。我不确定在T []边界条件下冒号和逗号的放置情况。代码的下一部分继续进行T [i，j]的for循环。就像看第一个一样，它似乎在T切片的第一个索引中从9（lenY-1）到列表的末尾，而在第二个索引中则不切片任何东西，然后将其设置为100。沿着最高边界100的温度，我只是不确定目前的语法是怎么回事。

Answer 1

冒号表达式作为slice对象传送到numpy数组。逗号创建一个元组。进行演示：

class A:
    def __setitem__(self, target, data):
        print(repr(target))
        print(repr(data))

a = A()
a[17:, :] = 6

打印：

(slice(17, None, None), slice(None, None, None))
6

所以你也可以写：

a[(slice(17, None, None), slice(None, None, None))] = 6

在最后一行具有相同的结果。

然后类（例如numpy数组）的职责以有意义的方式解释它。

Answer 2

假设x是具有N个元素的NumPy数组，索引为0..N-1。您可以说x[:k]表示0..k-1中的所有元素，x[k:]表示k..N-1，x[k1:k2]表示k1..k2-1。最后，x[:]表示所有元素。

因此，在您的代码中，四行正在设置：

最后一行，所有Ttop列
第一行，所有列为Tbottom
所有行，最后一列到Tright
所有行，第一列到Tleft

切片文档可能是以后的不错参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

您可以通过在Python命令行界面中执行每次操作后打印T来快速证明这一点。启动python，import numpy as np，将lenX和lenY更改为较小的名称以便于阅读，并将初始化值更改为唯一值，以便我们跟踪更改：

>>> lenX = lenY = 5
>>> Ttop = 100
>>> Tbottom = 200
>>> Tleft = 300
>>> Tright = 400
>>> Tguess = 30
>>> T = np.empty((lenX, lenY))
>>> T.fill(Tguess)

然后走了：

>>> T[(lenY-1):, :] = Ttop
>>> T
array([[ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [100., 100., 100., 100., 100.]])
>>> T[:1, :] = Tbottom
>>> T
array([[200., 200., 200., 200., 200.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30.,  30.],
       [100., 100., 100., 100., 100.]])
>>> T[:, (lenX-1):] = Tright
>>> T
array([[200., 200., 200., 200., 400.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30., 400.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30., 400.],
       [ 30.,  30.,  30.,  30., 400.],
       [100., 100., 100., 100., 400.]])
>>> T[:, :1] = Tleft
>>> T
array([[300., 200., 200., 200., 400.],
       [300.,  30.,  30.,  30., 400.],
       [300.,  30.,  30.,  30., 400.],
       [300.,  30.,  30.,  30., 400.],
       [300., 100., 100., 100., 400.]])

尝试了解python矩阵中的索引切片语法

2 个答案: