花式索引

Posted 薛乔毓

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了花式索引相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

花式索引是一个Numpy属于,指的是利用整数数组进行索引。有一个8*4数组。

 1 In [37]: arr = np.empty((8,4))
 2 
 3 In [38]: for i in range(8):
 4     ...:     arr[i] = i
 5 
 6 In [39]: arr
 7 Out[39]: 
 8 array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
 9        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
10        [ 2.,  2.,  2.,  2.],
11        [ 3.,  3.,  3.,  3.],
12        [ 4.,  4.,  4.,  4.],
13        [ 5.,  5.,  5.,  5.],
14        [ 6.,  6.,  6.,  6.],
15        [ 7.,  7.,  7.,  7.]])

为了以特定顺序选取行子元素,只需传入一个用于指定顺序的整数列表或者ndarray即可。

 1 In [40]: arr[[4,3,0,6]]
 2 Out[40]: 
 3 array([[ 4.,  4.,  4.,  4.],
 4        [ 3.,  3.,  3.,  3.],
 5        [ 0.,  0.,  0.,  0.],
 6        [ 6.,  6.,  6.,  6.]])
 7 
 8 In [41]: arr[[-3,-5,-7]]
 9 Out[41]: 
10 array([[ 5.,  5.,  5.,  5.],
11        [ 3.,  3.,  3.,  3.],
12        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

一次传入多个索引数组会有一点特别。返回的是一个一维数组,其中的元素对应各个索引元素。

 1 In [42]: arr = np.arange(32).reshape((8,4))
 2 
 3 In [43]: arr
 4 Out[43]: 
 5 array([[ 0,  1,  2,  3],
 6        [ 4,  5,  6,  7],
 7        [ 8,  9, 10, 11],
 8        [12, 13, 14, 15],
 9        [16, 17, 18, 19],
10        [20, 21, 22, 23],
11        [24, 25, 26, 27],
12        [28, 29, 30, 31]])
13 
14 In [44]: arr[[1,5,7,2],[0,3,1,2]]
15 Out[44]: array([ 4, 23, 29, 10])

最终选出的是元素(1,0),(5,3),(7,1),(2,2)。

选取矩阵的行列子集应该是矩阵的形式。

1 In [48]: arr[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]]
2 Out[48]: 
3 array([[ 4,  7,  5,  6],
4        [20, 23, 21, 22],
5        [28, 31, 29, 30],
6        [ 8, 11,  9, 10]])

花式索引跟切片不一样,是将数据复制到新数组中。

以上是关于花式索引的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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各种 numpy 花式索引方法的性能,也与 numba