NumPy(二)：NumPy创建数组的几种方式np.zeros()/ np.ones() /np.arange()/ np.linspace()/ np.indices()

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NumPy(二)：NumPy创建数组的几种方式np.zeros()/ np.ones() /np.arange()/ np.linspace()/ np.indices()

2024-02-25 13:53| 来源: 网络整理| 查看: 265

indices()返回一个给定形状数组的序号网格索引数组，可以用于提取数组元素或对数组进行切片使用。

语法：np.indices(dimensions, dtype, sparse=False)dimensions：网格的形状（整数序列）dtype：数据类型sparse：返回网格的稀疏表示，而不是密集表示。默认值是False。sparse=False时，返回一个网格索引数组grid.shape = (len(dimensions), ) + tuple(dimensions)。sparse=True时，返回数组的元素 import numpy as np x = np.arange(20).reshape((5,4)) dense_grid = np.indices((2,3)) #返回一个2x3网格序列,密集分布，每个行号和列号一一对应，表示一个位置的元素。 sparse_grid = np.indices((2,3),sparse= True) #返回一个松散排布的2x3网格的行分布和列分布元组,行号和列号不是一一对应，一个行号对应多个列号。 # 显示错误：indices() got an unexpected keyword argument 'sparse' # 原因可能是numpy版本问题，待更新后再尝试 print("x:\n",x) print("x.shape:",x.shape)

参考文章：

https://blog.csdn.net/daimashiren/article/details/111127432

https://vimsky.com/examples/usage/numpy-indices-function-python.html

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NumPy(二)：NumPy创建数组的几种方式np.zeros()/ np.ones() /np.arange()/ np.linspace()/ np.indices()

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