i=np.arange(1,4,dtype=np.int)
a=np.arange(9).reshape(3,3)
和
a
>>>array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
a[:,0:1]
>>>array([[0],
[3],
[6]])
a[:,0:2]
>>>array([[0, 1],
[3, 4],
[6, 7]])
a[:,0:3]
>>>array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
现在我想对数组进行矢量化以将它们一起打印。我试试
a[:,0:i]
或
a[:,0:i[:,None]]
它给出了TypeError:只有整数标量数组可以转换为标量索引
最佳答案
简答:
[a[:,:j] for j in i]
您正在尝试做的是不是矢量化操作。 Wikipedia defines向量化作为单个数组上的批处理操作,而不是单个标量:
In computer science, array programming languages (also known as vector or multidimensional languages) generalize operations on scalars to apply transparently to vectors, matrices, and higher-dimensional arrays.
...
... an operation that operates on entire arrays can be called a vectorized operation...
在 CPU 级优化方面,definition of vectorization是:
"Vectorization" (simplified) is the process of rewriting a loop so that instead of processing a single element of an array N times, it processes (say) 4 elements of the array simultaneously N/4 times.
您的情况的问题是每个单独操作的结果具有不同的形状:(3, 1), (3, 2) 和 (3, 3)。它们不能形成单个向量化操作的输出,因为输出必须是一个连续的数组。当然,它可以包含 (3, 1)、(3, 2) 和 (3, 3) 数组(如 View ),但这就是您的原始数组 a 已经做了。
你真正要找的只是一个计算所有这些的表达式:
[a[:,:j] for j in i]
...但从性能优化的角度来看,它并没有矢量化。在引擎盖下,它是一个简单的旧 for 循环,它一项一项地计算每个项目。
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