本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.indices
的用法。
用法:
ma.indices(dimensions, dtype=<class 'int'>, sparse=False) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
返回一个表示网格索引的数组。
计算一个数组,其中子数组包含索引值 0, 1, ... 仅沿相应轴变化。
- dimensions: 整数序列
网格的形状。
- dtype: dtype,可选
结果的数据类型。
- sparse: 布尔值,可选
返回网格的稀疏表示而不是密集表示。默认为假。
- grid: 一个 MaskedArray 或 MaskedArrays 的元组
- 如果稀疏为假:
返回一个网格索引数组,
grid.shape = (len(dimensions),) + tuple(dimensions)
.- 如果稀疏为真:
返回一个数组元组,其中
grid[i].shape = (1, ..., 1, dimensions[i], 1, ..., 1)
在第 i 个位置具有维度 [i]
参数:
返回:
注意:
密集情况下的输出形状是通过在维度元组前面添加维度数来获得的,即如果方面是一个元组
(r0, ..., rN-1)
长度N
,输出形状为(N, r0, ..., rN-1)
.子数组
grid[k]
包含沿k-th
轴的N-D 索引数组。明确地:grid[k, i0, i1, ..., iN-1] = ik
例子:
>>> grid = np.indices((2, 3)) >>> grid.shape (2, 2, 3) >>> grid[0] # row indices array([[0, 0, 0], [1, 1, 1]]) >>> grid[1] # column indices array([[0, 1, 2], [0, 1, 2]])
索引可以用作数组的索引。
>>> x = np.arange(20).reshape(5, 4) >>> row, col = np.indices((2, 3)) >>> x[row, col] array([[0, 1, 2], [4, 5, 6]])
请注意,在上面的示例中,使用
x[:2, :3]
直接提取所需元素会更直接。如果 sparse 设置为 true,则网格将以稀疏表示形式返回。
>>> i, j = np.indices((2, 3), sparse=True) >>> i.shape (2, 1) >>> j.shape (1, 3) >>> i # row indices array([[0], [1]]) >>> j # column indices array([[0, 1, 2]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ma.indices。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。