Python中的np.indices函數用法詳解

一、介紹np.indices函數

在進行數據處理和分析時，我們通常需要構造多維數組以存儲和處理數據。創建多維數組時，特別是對於高維數組，如果每次都手動編寫數據索引，則往往非常繁瑣，這時就需要numpy模塊的np.indices()函數來進行輔助。

np.indices()函數返回一個由數組索引構成的數組，以便你輕鬆地生成包含任所需要形狀和大小的數組。 可以通過參數設置起點，若不設置則默認從0開始。

二、np.indices函數的用法

該函數定義如下：

“`python
np.indices(dimensions, dtype=, sparse=False)
“`

參數：

• dimensions：tuple，用於指定數組的形狀。
• dtype：指定了輸出數組的數據類型，int表示返回的數組為int類型。
• sparse：布爾類型，若為True，則返回一個稀疏矩陣。

返回值：

返回一個數組，以指定形狀和類型構造為所有的數組索引。返回的數組為uint類型。

三、np.indices函數的示例

1. 創建二維數組：

“`python
import numpy as np

shape = (2, 3)
indices = np.indices(shape)
print(indices)
“`

輸出結果：

“`
[[[0 0 0]
[1 1 1]]

[[0 1 2]
[0 1 2]]]
“`

2. 創建三維數組：

“`python
import numpy as np

shape = (2, 3, 4)
indices = np.indices(shape)
print(indices)
“`

輸出結果：

“`
[[[[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. 創建稀疏矩陣：

“`python
import numpy as np

shape = (2, 3, 4)
indices = np.indices(shape, sparse=True)
print(indices)
“`

輸出結果：

“`
(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、小結

可以看出，np.indices函數可以用於構造多維數組索引，特別是對於高維數組的情況下非常的便利。而且，np.indices函數強大之處在於，它可以方便地根據指定的維度和形狀來計算出多維數組的每個元素的索引。