numpy.s_
- numpy.s_ = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object>
-
Более удобный способ построения кортежей индексов для массивов.
Примечание
Используйте один из двух предопределенных экземпляров
index_expилиs_, а не непосредственное использованиеIndexExpression.Для любой комбинации индексов, включая срезы и вставку осей,
a[indices]эквивалентноa[np.index_exp[indices]]для любого массиваa. Однако,np.index_exp[indices]может использоваться в любом месте кода Python и возвращает кортеж объектов срезов, которые могут быть использованы в построении сложных выражений индексов.- Параметры
-
- maketuplebool
-
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 помнить много деталей. Этот вариант проще, потому что использует стандартную синтаксис 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])
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.s_.html