Python NumPy choose方法用法及代码示例

例子

一维数组

要从一维数组中提取第一个和第三个索引：

a = np.array([4,5,6,7])
np.choose([1,3], a)



array([5, 7])

二维数组

a = np.array([[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
np.choose([1,0,1], a)



array([ 7,  5, 9])

在这里，我们按顺序执行以下操作：

• 提取 1+1=2nd 数组的第 0 个索引处的值(即 [7,8,9])，即 7。

• 提取 0+1=1st 数组的第一个索引处的值(即 [4,5,6])，即 5。

• 提取 1+1=2nd 数组的第二个索引处的值(即 [7,8,9])，即 9。

第一个参数 [1,0,1] 只意味着我们要从索引 1、0 和 1 处的数组中提取一个值。将选择的具体值取决于顺序：

• 结果数组中的第一个元素将是位于索引 1 处的数组的第 0 个索引。

• 结果数组中的第二个元素将是位于索引 0 处的数组的第一个索引。

• 等等。

这是另一个测试你的理解的例子：

a = np.array([[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
np.choose([2,0,1], a)



array([10,  5,  9])

不同模式

增加

mode 的默认参数值为 raise：

a = np.array([7,8,9])
np.choose([4], a, mode="raise")



ValueError: invalid entry in choice array

在这里，我们收到错误，因为我们指定的索引 (4) 超出范围。

包裹

a = np.array([7,8,9])
np.choose([4], a, mode="wrap")



array([8])

这里，由于索引 4 不存在，所以我们围绕数组进行另一个循环； 4-3=然后选择第一个索引。

夹子

a = np.array([7,8,9])
np.choose([4], a, mode="clip")



array([9])

在这里，由于索引 4 超出范围，我们只获取数组的最后一个元素 4。