【Python数据清洗】numpy.take()用法

numpy.take()用法
学了Python很长时间了但是一直没有去研究take的使用方法
今天周末加班研究一下
写一个简单的笔记，基本上都是借鉴别人的
其旨在根据提供的索引值将元素形成数组输出，如下图所示;

numpy.take（a，indices，axis = None，out = None，mode =‘raise’ ）

沿轴取数组中的元素。

当axis不是None时，此函数与“fancy”索引（使用数组索引数组）的功能相同; 但是，如果您需要沿给定轴的元素，则可以更容易使用。这样的呼叫相当于。np.take(arr, indices, axis=3)arr[:,:,:,indices,…]

如果a是一个numpy array，a.take(m,1)表示取每一行的第m个值；a.take(m,0)表示取第m行

a = np.array([[1, 2, 4, ([1, 2, 5])], [3, 2, 6, ([6, 5, 1])],[6, 9, 4, ([3, 7, 5])]])
print(a.take(1,0))#这边有个需要提示的后面的0是axis，我一开始看着没搞明白，后来发现是位置参数
print(a)
[out] [3 2 6 list([6, 5, 1])][[1 2 4 list([1, 2, 5])][3 2 6 list([6, 5, 1])][6 9 4 list([3, 7, 5])]]a = np.array([[1, 2, 4, ([1, 2, 5])], [3, 2, 6, ([6, 5, 1])],[6, 9, 4, ([3, 7, 5])]])
print(a.take(1,1))
print(a)
[out] [2 2 9][[1 2 4 list([1, 2, 5])][3 2 6 list([6, 5, 1])][6 9 4 list([3, 7, 5])]]

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