Numpy数组索引为-1和None
Posted 上官栋
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Numpy数组索引为-1和None相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
numpy的数组操作方便,可以用:来切片,用布尔数组或者布尔表达式来查找符合条件的数据,也可以用数组作为另一个数组的索引来查找指定的数据。但有时也会见到数组索引为-1和None。两者的用法如下:
1.-1指定维度上的最后一个。例如shape为(3,3)的数组data,data[2,-1]等同于data[2,2];data[-1]相当于data[2];data[1,1:-1]等同于data[1,1:2]
2.None并不指代数组中的某一维,None用于改变数组的维度。例如data的shape为(3,3),则data[:,None]的shape是(3,1,3),data(:,:,None)的shape是(3,3,1)。容易看出None就是在指定位置添加一维,且这个维度的数目是1。这样数据总数并不会变化,只是数据维度发生变化。
以上是关于Numpy数组索引为-1和None的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
RandomForest IndexError:只有整数、切片(`:`)、省略号(`...`)、numpy.newaxis(`None`)和整数或布尔数组是有效的索引
只有整数、切片 (`:`)、省略号 (`...`)、numpy.newaxis (`None`) 和整数或布尔数组是生成 rnn 的有效索引