


Bagaimana untuk Mengakses Elemen Tatasusunan dalam NumPy Menggunakan Indeks daripada Tatasusunan Lain?
Mengakses Elemen Tatasusunan menggunakan Indeks Tatasusunan dalam NumPy
Fungsi terindeks NumPy menyediakan teknik manipulasi data yang berkuasa, termasuk keupayaan untuk memilih elemen daripada satu tatasusunan menggunakan indeks yang ditentukan oleh tatasusunan lain. Untuk mencapai matlamat ini:
Pendekatan 1: Menggunakan Pengindeksan Lanjutan
Kod ini memanfaatkan pengindeksan lanjutan, dengan np.arange(A.shape[0])[:,None] mencipta vektor lajur dengan indeks untuk setiap baris dalam A. Menggabungkan ini dengan B membolehkan pengindeksan A di sepanjang kedua-dua baris dan lajur.
Pendekatan 2: Pengindeksan Linear
np.take(A,B n*np.arange(m)[:,Tiada])
Pendekatan ini menggunakan pengindeksan linear, di mana setiap elemen dalam A ditangani dengan satu indeks. Ia mula-mula mengira indeks linear dengan menambah baris yang sepadan daripada B kepada jujukan linear yang dijana menggunakan np.arange. Indeks linear ini kemudiannya digunakan untuk mendapatkan semula elemen daripada A.
Penggunaan Sampel:
Diberi matriks A:
array([[ 2, 4, 5, 3], [ 1, 6, 8, 9], [ 8, 7, 0, 2]])
Dan matriks indeks B :
array([[0, 0, 1, 2], [0, 3, 2, 1], [3, 2, 1, 0]])
Menggunakan pendekatan menghasilkan hasil yang diinginkan:
array([[2, 2, 4, 5], [1, 9, 8, 6], [2, 0, 7, 8]])
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengakses Elemen Tatasusunan dalam NumPy Menggunakan Indeks daripada Tatasusunan Lain?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h
