一、介绍np.indices函数
在进行数据处理和分析时，我们通常需要构造多维数组以存储和处理数据。创建多维数组时，特别是对于高维数组，如果每次都手动编写数据索引，则往往非常繁琐，这时就需要numpy模块的np.indices()函数来进行辅助。
np.indices()函数返回一个由数组索引构成的数组，以便你轻松地生成包含任所需要形状和大小的数组。 可以通过参数设置起点，若不设置则默认从0开始。
二、np.indices函数的用法
该函数定义如下：
“`python
np.indices(dimensions, dtype=, sparse=False)
“`
参数：
- dimensions：tuple，用于指定数组的形状。
- dtype：指定了输出数组的数据类型，int表示返回的数组为int类型。
- sparse：布尔类型，若为True，则返回一个稀疏矩阵。
返回值：
返回一个数组，以指定形状和类型构造为所有的数组索引。返回的数组为uint类型。
三、np.indices函数的示例
1. 创建二维数组：
“`python
import numpy as np
shape = (2, 3)
indices = np.indices(shape)
print(indices)
“`
输出结果：
“`
[[[0 0 0]
[1 1 1]]
[[0 1 2]
[0 1 2]]]
“`
2. 创建三维数组：
“`python
import numpy as np
shape = (2, 3, 4)
indices = np.indices(shape)
print(indices)
“`
输出结果：
“`
[[[[0 0 0 0]
[1 1 1 1]
[2 2 2 2]]
[[0 0 0 0]
[1 1 1 1]
[2 2 2 2]]
[[0 0 0 0]
[1 1 1 1]
[2 2 2 2]]]
[[[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]
[[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]
[[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]]]
“`
3. 创建稀疏矩阵：
“`python
import numpy as np
shape = (2, 3, 4)
indices = np.indices(shape, sparse=True)
print(indices)
“`
输出结果：
“`
(array([[[0]],
[[1]]]), array([[[[0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2]]],
[[[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3]]]]))
“`
四、小结
可以看出，np.indices函数可以用于构造多维数组索引，特别是对于高维数组的情况下非常的便利。而且，np.indices函数强大之处在于，它可以方便地根据指定的维度和形状来计算出多维数组的每个元素的索引。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/309251.html
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