Python numpy mask_indices用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.mask_indices 的用法。

用法:

numpy.mask_indices(n, mask_func, k=0)

给定掩码函数，返回访问 (n, n) 数组的索引。

认为mask_func是一个函数，对于大小为 a 的方阵(n, n)带有可能的偏移量参数k, 当被称为mask_func(a, k)返回一个在某些位置有零的新数组(函数如numpy.triu或者numpy.tril正是这样做)。然后此函数返回非零值所在的索引。

参数：

n： int

返回的索引对于访问形状为 (n, n) 的数组是有效的。

mask_func： 可调用的

其调用签名与以下类似的函数numpy.triu,numpy.tril。那是，mask_func(x, k)返回一个布尔数组，形状如下x.k是函数的可选参数。

k： 标量

传递给的可选参数mask_func。函数类似于numpy.triu,numpy.tril采用被解释为偏移量的第二个参数。

返回：

indices： 数组的元组。

n对应于位置的索引数组mask_func(np.ones((n, n)), k)为真。

注意：

例子：

这些是允许您访问任何 3x3 数组的上三角部分的索引：

>>> iu = np.mask_indices(3, np.triu)

例如，如果 a 是一个 3x3 数组：

>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> a[iu]
array([0, 1, 2, 4, 5, 8])

偏移量也可以传递给屏蔽函数。这让我们从主索引的第一个对角线右侧开始索引：

>>> iu1 = np.mask_indices(3, np.triu, 1)

我们现在只提取三个元素：

>>> a[iu1]
array([1, 2, 5])