Python NumPy choose方法用法及代碼示例

例子

一維數組

要從一維數組中提取第一個和第三個索引：

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



array([5, 7])

二維數組

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



array([ 7,  5, 9])

在這裏，我們按順序執行以下操作：

• 提取 1+1=2nd 數組的第 0 個索引處的值(即 [7,8,9])，即 7。

• 提取 0+1=1st 數組的第一個索引處的值(即 [4,5,6])，即 5。

• 提取 1+1=2nd 數組的第二個索引處的值(即 [7,8,9])，即 9。

第一個參數 [1,0,1] 隻意味著我們要從索引 1、0 和 1 處的數組中提取一個值。將選擇的具體值取決於順序：

• 結果數組中的第一個元素將是位於索引 1 處的數組的第 0 個索引。

• 結果數組中的第二個元素將是位於索引 0 處的數組的第一個索引。

• 等等。

這是另一個測試你的理解的例子：

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 的默認參數值為 raise：

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



ValueError: invalid entry in choice array

在這裏，我們收到錯誤，因為我們指定的索引 (4) 超出範圍。

包裹

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



array([8])

這裏，由於索引 4 不存在，所以我們圍繞數組進行另一個循環； 4-3=然後選擇第一個索引。

夾子

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



array([9])

在這裏，由於索引 4 超出範圍，我們隻獲取數組的最後一個元素 4。