极客笔记Numpy的赋值操作之numpy.take
在数据分析和科学计算领域中，Numpy是一个非常重要的工具库，它能够高效地操作大量的数据，实现各种数学运算和科学计算。在使用Numpy进行数组操作时，赋值操作是非常常见的一种操作，numpy.take就是其中一个比较常用的方法之一。
numpy.take(arr, indices, axis=None, out=None, mode='raise')函数根据给定的索引从输入数组中选择元素。这个操作是arr.flat[indices]的快捷方式（其中第一个参数为是被展平的数组），但是take操作可以在多维数组或多轴数组中进行。take()函数也是put()函数的补充操作，Put将在所选轴上沿指定的索引分配值，而take将使用相反的逻辑：在指定轴上使用所选索引提取值。
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一、使用示例
1. 一位数组
我们可以将take函数用于一维数组。例如，下面我们定义一个数组arr，并按照给定的索引从数组中选择元素。
import numpy as np
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
indices = [1, 3, 4]
result = np.take(arr, indices)
print(result)
输出结果为：
[20 40 50]
2. 二维数组
在二维数组中，numpy.take几乎始终需要指定axis参数。例如，我们定义一个二维数组arr，并按照给定的索引从每一行中选择元素。
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])
indices = [1, 2, 0]
result = np.take(arr, indices, axis=1)
print(result)
输出结果为：
[[20 30 10]
[50 60 40]
[80 90 70]]
3. 三维数组
对于三维数组，我们需要同时指定axis和out两个参数。
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
indices = [1, 0]
result = np.take(arr, indices, axis=1, out=np.zeros_like(indices))
print(result)
输出结果为：
[[[3 4]]
[[7 8]]]
二、参数详解
在使用numpy.take函数时，还需要对其参数有一个相对详细的认识，这些参数包括：
- arr: 输入的数组。
- indices: 要选取的索引值，可以是一个整数、逗号分隔的列表或者数组。
- axis: 选择元素的轴，也就是从哪个轴进行pick操作，默认为 None。
- out: 输出数组，默认为 None。如果指定此参数，则输出数组的shape必须与indices参数的形状相同。
- mode: 当indices参数超出输入数组的范围时，指定引发的异常。默认为 ‘raise’，也可以是 ‘wrap’ 或 ‘clip’。
总结
在本文中，我们介绍了Numpy中的一种赋值操作numpy.take。我们通过对其优秀的示例进行分析，发现其应用相当广泛，能够适用于多个维度上的赋值操作。同时，我们还详细介绍了numpy.take函数的一些常用参数，希望本文能够对大家学习Numpy以及进行相关运算操作时有所帮助。