python - numpy 数组末尾的索引

Question

我有一个函数可以将一些数据加载到二维 numpy 数组中。我想让函数调用指定一些可以从开头和结尾删除的行和列。如果不指定参数，则返回所有数据。

import numpy as np
function load_data(min_row, max_row, min_col, max_col):
    a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')[min_row:max_row,min_col:max_col]

现在，min_row 和 min_col 可以默认为 0。如何设置 max_col 和 max_row 的默认值以引用数组的末尾？

我唯一的解决办法是:

function load_data(min_row=0, max_row=None, min_col=0, max_col=None):
    a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')
    if not max_row: max_row = a.shape[0]
    if not max_col: max_col = a.shape[1]
    a = a[min_row:max_row,min_col:max_col]

有没有更好的解决方案，比如:

function load_data(min_row=0, max_row="end", min_col=0, max_col="end"):
    a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')[min_row:max_row,min_col:max_col]

为了记录，示例数据可以是:

np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
          [1, 2, 3, 4, 5],
          [1, 2, 3, 4, 5],
          [1, 2, 3, 4, 5],
          [1, 2, 3, 4, 5]])

Answer 1

你可以直接在切片中使用None，例如，

x = np.arange(10)
x[2:None]    # array([5, 6, 7, 8, 9])

或者你可以这样写你的函数:

function load_data(min_row=0, max_row=None, min_col=0, max_col=None):
    a = np.loadtxt('/path/to/mydata.txt')
    a = a[min_row:max_row,min_col:max_col]

在这里，您也可以将最小默认值替换为 None。这是有效的，因为 None 被用作 slice object 中的默认值。 .有关在 numpy 切片中使用 None 的更明确的文档，请参阅 Basic Slicing docs description 末尾的注释框.