numpy.s
-
numpy.s_ = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object at 0x49e56a2c> -
Более удобный способ построения кортежей индексов для массивов.
Примечание
Используйте один из двух предопределённых экземпляров
index_expилиs_, а неIndexExpressionнапрямую.Для любой комбинации индексов, включая срезы и вставку осей,
a[indices]эквивалентноa[np.index_exp[indices]]для любого массиваa. Однако,np.index_exp[indices]можно использовать в любом коде Python и возвращает кортеж объектов срезов, которые могут быть использованы для построения сложных выражений индексов.Параметры: макеткортежа : bool
Если True, всегда возвращает кортеж.
См. также
-
index_exp - Предопределённый экземпляр, который всегда возвращает кортеж:
index_exp = IndexExpression(maketuple=True). -
s_ - Предопределённый экземпляр без преобразования в кортеж:
s_ = IndexExpression(maketuple=False).
Примечания
Всё это можно сделать с
slice()и несколькими специальными объектами, но нужно запомнить много, а этот вариант проще, потому что он использует стандартную синтаксическую конструкцию индексирования массивов.Примеры
>>> np.s_[2::2] slice(2, None, 2) >>> np.index_exp[2::2] (slice(2, None, 2),)
>>> np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.s_[2::2]] array([2, 4])
-
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.s_.html