本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.indices
的用法。
用法:
ma.indices(dimensions, dtype=<class 'int'>, sparse=False) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
返回一個表示網格索引的數組。
計算一個數組,其中子數組包含索引值 0, 1, ... 僅沿相應軸變化。
- dimensions: 整數序列
網格的形狀。
- dtype: dtype,可選
結果的數據類型。
- sparse: 布爾值,可選
返回網格的稀疏表示而不是密集表示。默認為假。
- grid: 一個 MaskedArray 或 MaskedArrays 的元組
- 如果稀疏為假:
返回一個網格索引數組,
grid.shape = (len(dimensions),) + tuple(dimensions)
.- 如果稀疏為真:
返回一個數組元組,其中
grid[i].shape = (1, ..., 1, dimensions[i], 1, ..., 1)
在第 i 個位置具有維度 [i]
參數:
返回:
注意:
密集情況下的輸出形狀是通過在維度元組前麵添加維度數來獲得的,即如果方麵是一個元組
(r0, ..., rN-1)
長度N
,輸出形狀為(N, r0, ..., rN-1)
.子數組
grid[k]
包含沿k-th
軸的N-D 索引數組。明確地: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]])
索引可以用作數組的索引。
>>> x = np.arange(20).reshape(5, 4) >>> row, col = np.indices((2, 3)) >>> x[row, col] array([[0, 1, 2], [4, 5, 6]])
請注意,在上麵的示例中,使用
x[:2, :3]
直接提取所需元素會更直接。如果 sparse 設置為 true,則網格將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:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.ma.indices。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。