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  • numpy.take()

    numpy.take 

    numpy的.take aindicesaxis = Noneout = Nonemode ='raise' )

    沿轴取数组中的元素。

    这个函数与“花式”索引(使用数组索引数组)的功能相同; 但是,如果您需要沿给定轴的元素,则可以更容易使用。

    参数:

    a:array_like

    源数组。

    indices:array_like

    要提取的值的索引。

    1.8.0版中的新功能。

    也允许标量为指数。

    axis:int,可选

    用于选择值的轴。默认情况下,使用展平的输入数组。

    out:ndarray,可选

    如果提供,结果将放在此数组中。它应该是适当的形状和dtype。

    mode:{'raise','wrap','clip'},可选

    指定越界索引的行为方式。

    • 'raise' - 引发错误(默认)
    • '包裹' - 环绕
    • 'clip' - 剪辑到范围

    'clip'模式意味着所有过大的索引都被索引沿着该轴的最后一个元素所取代。请注意,这会禁用带负数的索引。

    返回:

    子阵:ndarray

    返回的数组与a的类型相同

    a = np.array([[1, 2],
    [3, 4]])
    b = np.take(a,[0,1])
    print(b)
    >>[1 2]
    a = np.array([[1, 2],
    [3, 4]])
    b = np.take(a,0,axis=0)
    print(b)
    >>[1 2]
    a = np.array([[1, 2],
    [3, 4]])
    b = np.take(a,1,axis=1)
    print(b)
    >>[2 4]
    a = np.array([[1, 2],
    [3, 4]])
    b = np.take(a,[0,1],axis=1)
    print(b)
    >>[[1,2]
      [3,4]]

    常用参数:
      indices
    :参数代表你要截取数据的索引

      axis:代表你要怎么截取,是按行截取还是按列截取,axis=1,竖着截取,axis=0横着截取





    Done is better than perfect.
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/daguonice/p/11389078.html
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