题
让我们假设我有称为MATRIX用3个坐标的矩阵numpy的变量:(X,Y,Z)
时通过以下代码acessing矩阵的值
myVar = MATRIX[0,0,0]
等于
myVar = MATRIX[0,0][0]
或
myVar = MATRIX[0][0,0]
样,如果我有下面的代码是什么?
myTuple = (0,0)
myScalar = 0
myVar = MATRIX[myTuple, myScalar]
是对最后一行相当于做
myVar = MATRIX[myTuple[0], myTuple[1], myScalar]
我做了简单的测试,它似乎是这样,但也许事实并非如此在所有情况下。如何方括号在Python工作与numpy的矩阵?因为有一天我感到困惑,因为他们是如何工作的。
由于
解决方案
我想你有一个array
实例,而不是一个matrix
,因为后者只能有两个维度。
m[0, 0, 0]
获得在位置(0,0,0)的元素。
m[0, 0]
得到整个子阵列(片),这本身就是一个m[0, 0][0]
。你可以得到这个子阵列这样的第一个元素:m[i, j, k]
,这就是为什么两个语法工作(即使<=>是优选的,因为它不具有不必要的中间步骤)
看看这个IPython的会话:
rbonvall@andy:~$ ipython
Python 2.5.4 (r254:67916, Sep 26 2009, 08:19:36)
[...]
In [1]: import numpy.random
In [2]: m = numpy.random.random(size=(3, 3, 3))
In [3]: m
Out[3]:
array([[[ 0.68853531, 0.8815277 , 0.53613676],
[ 0.9985735 , 0.56409085, 0.03887982],
[ 0.12083102, 0.0301229 , 0.51331851]],
[[ 0.73868543, 0.24904349, 0.24035031],
[ 0.15458694, 0.35570177, 0.22097202],
[ 0.81639051, 0.55742805, 0.5866573 ]],
[[ 0.90302482, 0.29878548, 0.90705737],
[ 0.68582033, 0.1988247 , 0.9308886 ],
[ 0.88956484, 0.25112987, 0.69732309]]])
In [4]: m[0, 0]
Out[4]: array([ 0.68853531, 0.8815277 , 0.53613676])
In [5]: m[0, 0][0]
Out[5]: 0.6885353066709865
它仅适用像这样numpy的<=>秒。 Python的内置元组和列表不是由元组可转位,只是整数。
其他提示
这是不可能的索引与另一元组的元组,所以没有该代码是有效的。
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