Bagaimana untuk Mengakses Tatasusunan Berbilang Dimensi dengan Tatasusunan (n-1)-Dimensi?

Mengakses Tatasusunan Berbilang Dimensi dengan Tatasusunan (n-1)-Dimensi: Panduan Komprehensif

Dalam bidang tatasusunan berbilang dimensi, timbul suatu yang menggembirakan cabaran: mengakses tatasusunan n-dimensi dengan tatasusunan (n-1)-dimensi di sepanjang dimensi tertentu. Teka-teki ini telah memikat ramai saintis data dan pengaturcara.

Masalah: Membedah Susunan Berbilang Dimensi

Bayangkan tatasusunan 3 dimensi, a, penuh dengan nilai berangka yang diedarkan merentasi tiga paksinya. Sekarang, andaikan kita mempunyai keinginan yang tidak putus-putus untuk mengekstrak maksimum sepanjang dimensi tertentu, katakan yang pertama. Bagaimanakah kita boleh mencapai ini dengan tatasusunan (n-1)-dimensi, idx, yang memegang indeks maksimum sepanjang dimensi itu?

Penyelesaian 1: Melepaskan Kuasa Pengindeksan Lanjutan

Memanfaatkan kekuatan pengindeksan lanjutan, kami boleh mencipta penyelesaian kepada dilema kami. Dengan memanfaatkan fungsi grid numpy, kami boleh menjana koordinat dengan cekap yang merangkumi bentuk setiap dimensi a, kecuali untuk dimensi yang ingin kami indeks. Operasi ini memberi kita keupayaan untuk mengakses maksimum a seolah-olah diekstrak melalui a.max(axis=0).

<code class="python">m, n = a.shape[1:]
I, J = np.ogrid[:m, :n]
a_max_values = a[idx, I, J]</code>

Penyelesaian 2: Pendekatan Generik untuk Massa

Bagi mereka yang mencari penyelesaian yang lebih umum, kami memperkenalkan argmax_to_max. Fungsi bijak ini memberi kuasa kepada kami untuk meniru gelagat arr.max(axis) daripada argmax dan arr dengan mudah. Reka bentuknya yang elegan memudahkan tugas meruntuhkan indeks dengan komplotnya yang rumit.

<code class="python">def argmax_to_max(arr, argmax, axis):
    new_shape = list(arr.shape)
    del new_shape[axis]

    grid = np.ogrid[tuple(map(slice, new_shape))]
    grid.insert(axis, argmax)

    return arr[tuple(grid)]</code>

Mengindeks Tatasusunan Berbilang Dimensi: Mendedahkan Kehalusan

Melebihi pengekstrakan maksima, mengakses tatasusunan berbilang dimensi dengan tatasusunan (n-1)-dimensi memberikan satu lagi cabaran yang menarik. Dengan menguraikan bentuk tatasusunan ke dalam grid berdimensi (n-1), all_idx memudahkan perolehan semula nilai elemen yang ditetapkan oleh indeks.

<code class="python">def all_idx(idx, axis):
    grid = np.ogrid[tuple(map(slice, idx.shape))]
    grid.insert(axis, idx)
    return tuple(grid)</code>

Berbekalkan senjata teknik index-mangling ini, anda kini memiliki intelek modal untuk menakluki cabaran mengakses tatasusunan berbilang dimensi dengan tatasusunan (n-1)-dimensi dalam pengembaraan perbalahan data anda. Semoga ia membawa anda kejayaan dan pencerahan!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengakses Tatasusunan Berbilang Dimensi dengan Tatasusunan (n-1)-Dimensi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!