Numpy 使用元组/数组/列表解包作为索引的方法

Numpy 使用元组/数组/列表解包作为索引的方法

Numpy是Python中用于科学计算的一个很重要的第三方库，它能够快速地处理大量的数组数据。在Numpy的API中，有一些高级的用法，其中使用元组/数组/列表解包作为索引的方法是其中之一。在本篇文章中，我们将深入探讨这个功能并给出相应的实例。

阅读更多：Numpy 教程

什么是元组/数组/列表解包？

在Python中，元组、数组、列表都是有序的，可迭代的容器类型数据结构。元组用小括号括起来，数组用中括号括起来，列表用中括号括起来。以下为示例：

>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = [4, 5, 6]
>>> c = np.array([1, 2, 3])

对于元组、数组、列表，我们可以通过索引来访问其中的元素。索引可以是整数、切片或者布尔值，例如：

>>> print(a[0]) # 元组索引
1
>>> print(b[0]) # 列表索引
4
>>> print(c[0]) # 数组索引
1

在Python中，我们可以通过在元组中加上星号（*）将它解包成独立的变量。同样的，我们也可以在数组或者列表中使用星号（*）来解包内容。以下为示例：

>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = [4, 5, 6]
>>> *a_unpack, = a
>>> *b_unpack, = b
>>> print(a_unpack)
[1, 2, 3]
>>> print(b_unpack)
[4, 5, 6]

使用unpacking作为numpy数组的索引

我们可以使用元组、数组、列表的解包功能作为numpy数组的索引。这种用法在处理多维数组时非常有用。我们来看一下如何使用数组和元组作为索引。

使用元组作为索引

当我们使用元组作为索引时，元组中每个元素表示该轴上想要选择的元素位置。以下是一个简单的例子：

>>> a = np.random.rand(3, 5)
>>> idx = (0, 2, 4)
>>> print(a[idx])
[0.49435481 0.12314835 0.37966493]

如果您的数组有多个轴，可以将它们全部作为元组的元素来使用：

>>> a = np.random.rand(2, 3, 4)
>>> idx = (0, 1, 2)
>>> print(a[idx])
[[[0.11150728 0.82003732 0.37051567 0.31043904]
  [0.62638535 0.32727673 0.2001019  0.23347876]
  [0.69697861 0.48067407 0.41214596 0.12924503]]

 [[0.98421956 0.70257609 0.71507581 0.70293678]
  [0.33439391 0.34807975 0.39527631 0.66156307]
  [0.7122843  0.42653194 0.04772956 0.05659193]]]

我们可以使用动态元组来表达任何维度上的索引。例如，使用np.ix_构建一个动态元组：

>>> idx = np.ix_([0,1], [0,1,2])
>>> print(a[idx])
[[[0.78279369 0.8130908  0.34276109 0.59450014]
  [0.66295834 0.73125473 0.9763071  0.84667824]
  [0.0175315  0.00838334 0.50157479 0.59803919]]

 [[0.03675896 0.97071023 0.25920084 0.91606466]
  [0.80425448 0.68802043 0.78163862 0.10750576]
  [0.40481785 0.22771806 0.29511212 0.53487459]]]

使用数组作为索引

与使用元组作为索引一样，使用数组作为索引也是一种非常有用的方法。这种方法可以使用一个数组表示所有轴上的元素位置。以下为示例：

>>> a = np.random.rand(3, 4)
>>> idx = np.array([[0, 1], [2, 3], [1, 2]])
>>> print(a[idx])
[[0.56990295 0.66973649]
 [0.97308085 0.71671856]
 [0.0591952  0.77125005]]

如果数组的每一行都有一个唯一的元素，则您也可以使用简单的“张量积”：

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([10, 20, 30])
>>> idx = np.ix_(a, b)
>>> print(idx)
(array([[1],
        [2],
        [3]]), array([[10, 20, 30]]))
>>> print(a[idx])
[[11 21 31]
 [12 22 32]
 [13 23 33]]

总结

在Numpy中，使用元组/数组/列表解包作为索引是非常有用的。这种方法可以帮助我们快速高效地处理多维数组上的数据，非常适合于科学计算和数据处理的场景。在使用此功能时，记得要理解每一个维度上的元素位置，并且可以使用动态元组来构建索引。同时，使用数组作为索引时可使用“张量积”方法来简洁地表示所有轴上的元素位置。