Wie kann „np.ix_' die Indexauswahl und -zuweisung in mehrdimensionalen NumPy-Arrays vereinfachen?

Indizieren von Arrays und booleschen Masken für die Indexauswahl oder -zuweisung mit np.ix_

Das Bearbeiten von Auswahlen oder Zuweisungen in mehrdimensionalen NumPy-Arrays kann mit np.ix_ vereinfacht werden. So funktioniert es:

1. Verwenden von Indexierungsarrays

A. Auswahl

np.ix_ ermöglicht Ihnen die Gruppierung von Indizierungsarrays in höherdimensionale Kombinationen zur Indizierung mehrdimensionaler Arrays. Um eine Auswahl mithilfe von zwei 1D-Indizierungsarrays (z. B. row_indices und col_indices) zu treffen, verwenden Sie Folgendes:

<code class="python">x_indexed = x[np.ix_(row_indices, col_indices)]</code>

Dies entspricht einer verschachtelten Version, bei der das äußere Indizierungsarray (z. B. row_indices) gegen das innere übertragen wird Indizierungsarray (col_indices):

<code class="python">x_indexed = x[np.asarray(row_indices)[:,None], col_indices]</code>

B. Zuweisung

In ähnlicher Weise können mithilfe des von np.ix_ erstellten Indizierungs-Array-Tupels skalare Zuweisungen oder die Übertragung eines Datenblocks direkt durchgeführt werden:

<code class="python">x[np.ix_(row_indices, col_indices)] = scalar # assign a scalar
x[np.ix_(row_indices, col_indices)] = block  # assign a broadcastable block</code>

2. Boolesche Masken verwenden

np.ix_ funktioniert auch mit Booleschen Masken:

A. Auswahl

Um einen Datenblock mithilfe boolescher Masken (row_mask und col_mask) auszuwählen, verwenden Sie:

<code class="python">x[np.ix_(row_mask, col_mask)]</code>

B. Zuweisung

Für Zuweisungen mit Booleschen Masken verwenden Sie:

<code class="python">x[np.ix_(row_mask, col_mask)] = scalar # assign a scalar
x[np.ix_(row_mask, col_mask)] = block  # assign a broadcastable block</code>

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