Question

使用ndarray.view，可以执行以下操作：

import numpy as np
a = np.arange(6)
b = a.view()
b[...] = [5, 5, 5, 5, 5, 5]

a和b现在都是[5, 5, 5, 5, 5, 5]。

现在，我可以使用切片/索引进行相同的操作吗？那么视图不会显示完整的数组，而只是一个切片？类似的东西：

import numpy as np
a = np.arange(6)
idx = [0, 2, 4]
b = a[idx] # please just return a view into `a` here
b[...] = [5, 5, 5]

现在a当然仍是[0, 1, 2, 3, 4, 5]，但我希望将其[5, 1, 5, 3, 5, 5]。

在不同数组之间进行映射时，这将非常有用。

Answer 1

正如评论中所提到的，我们可以在处理用于索引的图案化步幅时获得视图。

让我们来看看几个案例。

1）案例＃1：以index = 0开头2开始：

In [129]: a = np.arange(6)  # Input array

In [130]: idx = [0,2,4] # Simulating these indices for indexing

In [131]: b = a[::2]  # Get view

In [132]: b[...] = [5, 5, 5] # Assign values

In [133]: a
Out[133]: array([5, 1, 5, 3, 5, 5]) # Verify

2）案例＃2：开始index = 1并大步迈进2：

In [134]: a = np.arange(6)  # Input array

In [135]: idx = [1,3,5] # Simulating these indices for indexing

In [136]: b = a[1::2]  # Get view

In [137]: b[...] = [5, 5, 5] # Assign values

In [138]: a  
Out[138]: array([0, 5, 2, 5, 4, 5]) # Verify

此方法可扩展为多维数组。

ndarray查看切片/索引

1 个答案: