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Mehrdimensionaler Python-Slicing-Doppelpunkt und drei Punkte

不言
不言Original
2018-04-19 11:14:422731Durchsuche

Das Folgende ist eine Einführung in die Verwendung von Doppelpunkten und drei Punkten beim mehrdimensionalen Python-Slicing. Es hat einen guten Referenzwert und ich hoffe, dass es für alle hilfreich ist. Kommen Sie und werfen Sie gemeinsam einen Blick darauf

Anfänger lernen Python und Numpy und fassen die Probleme zusammen, die beim Erlernen des mehrdimensionalen Schneidens auftreten.

Ich werde nicht über eindimensionale Scheiben sprechen. Es ist relativ einfach, die zweidimensionalen zu verstehen mehrdimensionale. Erstellen Sie beispielsweise zunächst ein zweidimensionales 5x5-Array

Mehrdimensionale Slices werden entsprechend jeder Dimension erstellt

Hier werden jeweils 2-3 in der ersten Dimension und 3-5 in der zweiten Dimension ausgegeben (der Index beginnt bei 0).

Nehmen Sie hier alle Zeilen und nehmen Sie die 3. bis 5. Spalte.

Hier sind wahrscheinlich alle am meisten verwirrt. Warum wird der Spaltenparameter in „Keine“ geändert und die Ausgabeform muss hier geändert werden, dass „Keine“ das Hinzufügen eines neuen bedeutet .Dimension hat einen Alias ​​namens newaxis. Sie können ihn durch die Ausgabe von numpy.newaxis erkennen, daher sollte dieser Alias ​​so sein, wie der Name vermuten lässt. Warum ist es also 5x1x5 statt 5x5x1? Das liegt daran, dass Sie in der zweiten Dimension None verwendet haben. Wenn Sie es nicht glauben, schauen Sie sich

Jeder sollte es jetzt verstehen. Das heißt, in der Dimension, in der None platziert wird, wird in dieser Dimension eine neue Dimension erscheinen.

Sehen wir uns etwas noch Bizarres an

Was zum Teufel sind das nicht eine Zeilenumbruchoperation, die auf dem Gedächtnis basiert? Es ist nicht hier, es ist: Lassen Sie alle Doppelpunkte weg und ersetzen Sie sie durch Ellipsen. Sie können sehen, dass die Ausgabe von a[:, :, None] und a[..., None] dieselbe ist, weil ... den ersten ersetzt zwei Doppelpunkte. Es sollte jetzt klar sein.

Was das Dreidimensionale und darüber hinaus betrifft, ist es genau das Gleiche wie das Zweidimensionale.



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