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我想为另一个 NumPy 数组的给定形状生成一个 np.ndarray
NumPy 数组。前一个数组应包含后一个数组的每个单元格的相应索引。
示例 1
假设我们有 a = np.ones((3,))
,其形状为 (3,)
。我希望
[[0]
[1]
[2]]
因为a
中有a[0]
,a[1]
和a[2]
可以通过它们的索引 0
、1
和 2
访问。
示例 2
对于像 b = np.ones((3, 2))
这样的 (3, 2)
形状,已经有很多东西要写了。我希望
[[[0 0]
[0 1]]
[[1 0]
[1 1]]
[[2 0]
[2 1]]]
由于b
中有6个单元格,可以通过相应的索引b[0][0]
访问,b[0][1]
第一行,b[1][0]
,b[1][1]
第二行,b[2] [0]
,b[2][1]
为第三行。因此我们得到[0 0]
、[0 1]
、[1 0]
、[1 1]
, [2 0]
和 [2 1]
在生成的数组中的匹配位置。
非常感谢您抽出宝贵时间。如果我能以任何方式澄清这个问题,请告诉我。
最佳答案
使用 np.indices
和 np.stack
的一种方法:
np.stack(np.indices((3,)), -1)
#array([[0],
# [1],
# [2]])
np.stack(np.indices((3,2)), -1)
#array([[[0, 0],
# [0, 1]],
# [[1, 0],
# [1, 1]],
# [[2, 0],
# [2, 1]]])
np.indices
返回索引网格数组,其中每个子数组代表一个轴:
np.indices((3, 2))
#array([[[0, 0],
# [1, 1],
# [2, 2]],
# [[0, 1],
# [0, 1],
# [0, 1]]])
然后用np.stack
转置数组,从不同轴为每个元素堆叠索引:
np.stack(np.indices((3,2)), -1)
#array([[[0, 0],
# [0, 1]],
# [[1, 0],
# [1, 1]],
# [[2, 0],
# [2, 1]]])
关于python - 生成包含另一个 NumPy 数组索引的 NumPy 数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51294185/
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