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python - 在 numpy 中索引多个不相邻的范围

coder 2023-08-14 原文

我想从一维 numpy 数组(或向量)中选择多个不相邻的范围。

假设:

>>> idx = np.random.randint(100, size=10)
array([82,  9, 11, 94, 31, 87, 43, 77, 49, 50])

这当然有效:

>>> idx[0:3]
array([82,  9, 11])

这可以通过单独的索引获取:

>>> idx[[0,3,4]]
array([82, 94, 31])

但是，如果我想选择范围 0:3 和 7: 怎么办？

我试过:

>>> idx[[0:3,7:]]
SyntaxError: invalid syntax

有没有一种简单的方法可以做到这一点，还是我需要单独生成它们并连接起来？

最佳答案

您需要在索引之前或之后进行连接。 np.r_ 让一切变得简单

In [116]: idx=np.array([82,  9, 11, 94, 31, 87, 43, 77, 49, 50])
In [117]: np.r_[0:3,7:10]
Out[117]: array([0, 1, 2, 7, 8, 9])
In [118]: idx[np.r_[0:3,7:10]]
Out[118]: array([82,  9, 11, 77, 49, 50])

np.r_ 扩展切片并连接它们。

你可以混合切片和列表:

In [120]: np.r_[0:3,7:10,[0,3,4]]
Out[120]: array([0, 1, 2, 7, 8, 9, 0, 3, 4])

在索引之前连接可能比之后更快，但对于像这样的一维数组，我认为差异并不显着。

关于python - 在 numpy 中索引多个不相邻的范围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34188620/

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