python numpy花哨索引
1 import numpy as np 2 rand = np.random.RandomState(42) 3 4 x = rand.randint(100, size=10) 5 print(x)
[51, 92, 14, 71, 60, 20, 82, 86, 74, 74]
获取元素:
[x[3], x[7], x[2]]
[71, 86, 14]
# 通过传递索引的单个列表或数组来获取元素ind = [3, 7, 4] x[ind]
array([71, 60, 86])
利用花哨的索引,结果的形状与索引数组的形状一致,而不是 与被索引数组的形状一致:
ind = np.array([[3, 7], [4, 5]]) x[ind]
array([[71, 86],[60, 20]])
花哨的索引对多个维度也适用。
花哨的索引返回的值反映的是广播后的索引数组的形状,而不是被索引数组的形状。
In [12]: X = np.arange(12).reshape((3, 4))In [13]: X Out[13]: array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11]])In [14]: row = np.array([0, 1, 2])In [15]: col = np.array([2, 1, 3])In [16]: X[row, col] Out[16]: array([ 2, 5, 11]) # 第一个值是X[0, 2], 第二个值是X[1, 1]In [17]: X[row[:, np.newaxis], col] Out[17]: array([[ 2, 1, 3],[ 6, 5, 7],[10, 9, 11]])In [18]: row[:, np.newaxis] * col Out[18]: array([[0, 0, 0],[2, 1, 3],[4, 2, 6]])In [19]: row * col Out[19]: array([0, 1, 6])In [20]: X[np.array([0, 1, 2]), np.array([2, 1, 3])] Out[20]: array([ 2, 5, 11])In [22]: X[np.array([0, 1, 2])[:, np.newaxis], np.array([2, 1, 3])] Out[22]: array([[ 2, 1, 3],[ 6, 5, 7],[10, 9, 11]])In [23]: np.array([0, 1, 2])[:, np.newaxis] Out[23]: array([[0],[1],[2]])
转载于:https://www.cnblogs.com/coodyz/p/10970069.html
python numpy花哨索引相关推荐
- dataframe,python,numpy 问题索引1
# 找出只有赌场数据的账户 gp=data.groupby(['查询账号','场景标签'],as_index=True) tj=gp.size().reset_index()按查询账号和场景标签分组并 ...
- python numpy矩阵索引_Numpy中的矩阵索引
索引后查看形状:In [295]: A=np.matrix([1,2,3]) In [296]: A.shape Out[296]: (1, 3) In [297]: A[0] Out[297]: m ...
- python numpy矩阵索引_python – Numpy中的矩阵索引
索引后查看形状: In [295]: A=np.matrix([1,2,3]) In [296]: A.shape Out[296]: (1, 3) In [297]: A[0] Out[297]: ...
- 【Python语言基础】——Python NumPy 数组索引
Python语言基础--Python NumPy 数组形状 文章目录 Python语言基础--Python NumPy 数组形状 一.Python NumPy 数组形状 一.Python NumPy ...
- dataframe,python,numpy 问题索引2
20220330 print(frame3.isnull().any()) 找出存在空值的列 print("========================") print(fra ...
- python numpy矩阵索引_python-为什么scipy csr矩阵的行索引比numpy数组...
我在下面演示的简短答案是,构造新的稀疏矩阵非常昂贵.开销很大,不依赖于行数或特定行中非零元素的数量. 稀疏矩阵的数据表示形式与密集阵列的数据表示形式完全不同.数组将数据存储在一个连续的缓冲区中,并有效 ...
- python numpy array索引_Python NumPy 数组索引
1.访问数组元素 数组索引与访问数组元素相同. 您可以通过引用其索引号来访问数组元素. NumPy数组中的索引以0开头,这意味着第一个元素的索引为0,第二个元素的索引为1等. 例如: 从以下数组中获取 ...
- 【Numpy库】【花哨索引】用python做数据分析所必须掌握的基础库之一 _03_ 花式(花哨)索引_fancy indexing
花哨索引 花式(哨)索引( Fancy indexing) 是一个NumPy术语, 它指的是利用整数数组进行索引. 花哨索引----传递的是索引数组,不是单个标量.花 ...
- python numpy np.argsort()(返回将对数组进行排序的索引)(不懂区别?)
from numpy\core\fromnumeric.py @array_function_dispatch(_argsort_dispatcher) def argsort(a, axis=-1, ...
最新文章
- 解决app频繁更新方案
- python专科找工作难吗-本人小白,想学python,大专不知道好不好找工作?
- 线程安全且高效的单例
- extern c用法解析
- mysql contains函数_多属性、多分类MySQL模式设计
- OpenCV删除面积小的区域 实现图像二值化分割 标记连通区域
- Java多线程之线程通信之生产者消费者阻塞队列版
- 文献学习(part25)--Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent
- 修改firefox的默认缩放比
- android 吐司服务中显示,android里的“吐司”
- C++ 链表结构的常用操作(单链表)
- 地理必修一三大类岩石_中图版高中地理(必修一)知识归纳——第二章
- 油猴-今日头条去广告脚本
- 408真题-2022
- [Android1.5]标签TabHost图片文字覆盖的问题
- 巴比特 | 元宇宙每日必读:在NFT领域卖铲子能有多赚钱?云厂商们认为这就像“发电厂”业务...
- 完整版卸载SQL Server2019
- 虚拟机安装Linux教程
- win10配置Java环境
- Linux ARM平台开发系列讲解(GMSL摄像头篇)1.2 MAX9296 GMSL链路配置
热门文章
- 2022社区小程序怎么做?社区小程序那个好?社区小程序有哪些?精准社区小程序?
- 软件的接口设计图_App软件开发的完整在线流程(一看就懂)
- STM32F103 低功耗停止模式与待机模式操作
- oracle index skip scan,索引跳跃式扫描(INDEX SKIP SCAN)
- 笔记整理3----Java语言高级(三)11 综合练习+12 面向对象-static变量 与 代码块+13 面向对象-继承与抽象类+14 面向对象-接口与多态+15 面向对象-包修饰符
- Python之def使用常犯错误总结
- DPO数据保护官 CISP-DSG注册数据安全治理专业人员
- sprintf的使用
- C#下没有注册类 (异常来自 HRESULT:0x80040154 (REGDB_E_CLASSNOTREG))
- 席卷一切的深度学习?