Tính toán một mảng trong đó các mảng con chứa các giá trị chỉ số 0, 1, … chỉ thay đổi dọc theo trục tương ứng
Thông số . thứ nguyên chuỗi intHình dạng của lưới
dtype dtype, tùy chọnKiểu dữ liệu của kết quả
thưa thớt boolean, tùy chọnTrả về một biểu diễn thưa thớt của lưới thay vì một biểu diễn dày đặc. Mặc định là Sai
Mới trong phiên bản 1. 17
Trả về . lưới một ndarray hoặc bộ ndarrayNếu thưa là SaiTrả về một mảng các chỉ số lưới, grid.shape = [len[dimensions],] + tuple[dimensions]
Trả về một bộ mảng, với grid[i].shape = [1, ..., 1, dimensions[i], 1, ..., 1]
có dimensions[i] ở vị trí thứ i
Xem thêm
, ,ghi chú
Hình dạng đầu ra trong trường hợp dày đặc có được bằng cách thêm số lượng kích thước vào trước bộ kích thước, i. e. nếu kích thước là một tuple
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]0 có độ dài
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]0, hình dạng đầu ra là
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]1
Các mảng con
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]2 chứa mảng N-D của các chỉ số dọc theo trục
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]3. rõ ràng
grid[k, i0, i1, ..., iN-1] = ik
ví dụ
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]
Các chỉ mục có thể được sử dụng như một chỉ mục trong một mảng
>>> x = np.arange[20].reshape[5, 4] >>> row, col = np.indices[[2, 3]] >>> x[row, col] array[[[0, 1, 2], [4, 5, 6]]]
Lưu ý rằng sẽ đơn giản hơn trong ví dụ trên để trích xuất trực tiếp các phần tử được yêu cầu bằng
>>> grid = np.indices[[2, 3]] >>> grid.shape [2, 2, 3] >>> grid[0] # row indices array[[[0, 0, 0], [1, 1, 1]]] >>> grid[1] # column indices array[[[0, 1, 2], [0, 1, 2]]]4