Разделите большую матрицу на маленькую, указав список индексов [duplicate]
Было опубликовано много хороших ответов, но я хотел бы добавить еще один.
Не все числа могут быть представлены с помощью float / double. Например, будет представлено число «0,2» как «0.200000003» в одинарной точности в стандарте по плавающей точке IEEE754.
Модель для хранения действительных чисел под капотом представляет собой число с плавающей запятой в качестве
Хотя вы можете легко ввести 0.2, FLT_RADIX и DBL_RADIX равно 2; не 10 для компьютера с FPU, который использует «Стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей запятой (ISO / IEEE Std 754-1985)».
. Точно так же трудно точно представлять такие числа. Даже если вы укажете эту переменную явно без какого-либо промежуточного вычисления.
4 ответа
Вы можете просто использовать np.ix_ для такого вещания, например:
x_indexed = x[np.ix_(row_indices,col_indices)]
Пример прогона -
In [221]: x
Out[221]:
array([[17, 39, 88, 14, 73, 58, 17, 78],
[88, 92, 46, 67, 44, 81, 17, 67],
[31, 70, 47, 90, 52, 15, 24, 22],
[19, 59, 98, 19, 52, 95, 88, 65],
[85, 76, 56, 72, 43, 79, 53, 37],
[74, 46, 95, 27, 81, 97, 93, 69],
[49, 46, 12, 83, 15, 63, 20, 79]])
In [222]: row_indices
Out[222]: [4, 2, 5, 4, 1]
In [223]: col_indices
Out[223]: [1, 2]
In [224]: np.ix_(row_indices,col_indices) # Broadcasting of indices
Out[224]:
(array([[4],
[2],
[5],
[4],
[1]]), array([[1, 2]]))
In [225]: x[np.ix_(row_indices,col_indices)]
Out[225]:
array([[76, 56],
[70, 47],
[46, 95],
[76, 56],
[92, 46]])
As , предложенный OP , это действует так же, как передача старой школы с версией 2D-массива row_indices, которая имеет свои элементы / индексы отправленные до axis=0 и, таким образом, создавая одномерную размерность в axis=1 и, таким образом, позволяя вещание с col_indices. Таким образом, у нас было бы альтернативное решение, подобное этому -
In [227]: x[np.array(row_indices)[:,None],col_indices]
Out[227]:
array([[76, 56],
[70, 47],
[46, 95],
[76, 56],
[92, 46]])
-
1– bordeo 24 February 2016 в 17:50
Как насчет:
x[row_indices][:,col_indices]
Например,
x = np.random.random_integers(0,5,(5,5))
## array([[4, 3, 2, 5, 0],
## [0, 3, 1, 4, 2],
## [4, 2, 0, 0, 3],
## [4, 5, 5, 5, 0],
## [1, 1, 5, 0, 2]])
row_indices = [4,2]
col_indices = [1,2]
x[row_indices][:,col_indices]
## array([[1, 5],
## [2, 0]])
import numpy as np
x = np.random.random_integers(0,5,(4,4))
x
array([[5, 3, 3, 2],
[4, 3, 0, 0],
[1, 4, 5, 3],
[0, 4, 3, 4]])
# This indexes the elements 1,1 and 2,2 and 3,3
indexes = (np.array([1,2,3]),np.array([1,2,3]))
x[indexes]
# returns array([3, 5, 4])
Обратите внимание, что numpy имеет очень разные правила в зависимости от того, какие индексы вы используете. Поэтому индексирование нескольких элементов должно выполняться с помощью tuple из np.ndarray (см. Руководство по индексированию ).
Поэтому вам нужно только преобразовать ваши list в np.ndarray и он должен работать, как ожидалось.