花式索引与np.ix_函数

花式索引(Fancy indexing)是Numpy的一个术语,指的是利用整数数组进行索引。(不仅是1维,也可以是多维)


用法与例子如下:


创建 arr 数组

>>> arr1 = np.empty((8,4))        # 创建一个8行4列的二维数组

>>> for i in range(8):           # 每一行赋值为0~7
    arr1[i] = i

>>> arr1

array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 4.,  4.,  4.,  4.],
       [ 5.,  5.,  5.,  5.],
       [ 6.,  6.,  6.,  6.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.]])


1、用1维数组进行索引

>>> arr1[[4,3,0,6]] 
# 选取第4行、第3行、第0行、第6行

array([[ 4.,  4.,  4.,  4.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 6.,  6.,  6.,  6.]])

2、用有负数的1维数组进行索引,就是从末尾开始选取行

>>> arr1[[-3,-5,-7]]
# 选取倒数第3行,倒数第5行,倒数第7行

array([[ 5.,  5.,  5.,  5.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

在这里必须注意!

顺序选取是从0开始数的,a[0]代表第一个;而逆序选取是从1开始数的,a[-1]是倒数第一个


新建一个数组 arr2 

>>> arr2 = np.arange(32).reshape((8,4))

>>> arr2

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27],
       [28, 29, 30, 31]])


3、按坐标选取每一个数

>>> arr2[[1,5,7,2],[0,3,1,2]]
# 意思就是,取坐标所对应的数(1,0)——4,(5,3)——23,(7,1)——29,(2,2)——10,然后返回一个数组

array([ 4, 23, 29, 10])

4、希望先按我们要求选取行,再按顺序将列排序,获得一个矩形

>>> arr2[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]]

array([[ 4,  7,  5,  6],
       [20, 23, 21, 22],
       [28, 31, 29, 30],
       [ 8, 11,  9, 10]])

先按先选取第1、5、2、7行,每一行再按第0个、第3个、第1个、第2个排序


5、np.ix_函数,能把两个一维数组 转换为 一个用于选取方形区域的索引器


实际意思就是,直接往np.ix_()里扔进两个一维数组[1,5,7,2],[0,3,1,2],就能先按我们要求选取行,再按顺序将列排序,跟上面得到的结果一样,而不用写“[ : , [0,3,1,2] ]”


原理:np.ix_函数就是输入两个数组,产生笛卡尔积的映射关系

>>> arr2[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])]

array([[ 4,  7,  5,  6],
       [20, 23, 21, 22],
       [28, 31, 29, 30],
       [ 8, 11,  9, 10]])

例如就这个例子,np.ix_函数,将数组[1,5,7,2]和数组[0,3,1,2]产生笛卡尔积,就是得到(1,0),(1,3),(1,1),(1,2);(5,0),(5,3),(5,1),(5,2);(7,0),(7,3),(7,1),(7,2);(2,0),(2,3),(2,1),(2,2);


就是按照坐标(1,0),(1,3),(1,1),(1,2)取得 arr2 所对应的元素4,7,5,6

(5,0),(5,3),(5,1),(5,2)取得 arr2 所对应的元素20,23,21,22

如此类推。





























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