numpy.s_

numpy.s_ = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object>

Более удобный способ создания кортежей индексов для массивов.

Примечание

Используйте один из двух предопределенных экземпляров index_exp или s_, а не прямой использование IndexExpression.

Для любой комбинации индексов, включая срезы и вставку осей, a[indices] эквивалентно a[np.index_exp[indices]] для любого массива a. Однако, np.index_exp[indices] может быть использован в любом коде Python и возвращает кортеж объектов слайса, которые могут быть использованы в построении сложных выражений индексации.

Параметры:	maketuple : bool Если True, всегда возвращает кортеж.

См. также

index_exp

Предопределенный экземпляр, который всегда возвращает кортеж: index_exp = IndexExpression(maketuple=True).

s_

Предопределенный экземпляр без преобразования в кортеж: s_ = IndexExpression(maketuple=False).

Примечания

Вы можете сделать всё это с помощью slice() и нескольких специальных объектов, но нужно запомнить много деталей. Этот вариант проще, потому что использует стандартную синтаксис индексации 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])