jax.numpy.index_exp

jax.numpy.index_exp = <numpy.lib._index_tricks_impl.IndexExpression object>

构建数组索引元组的更好方法。

备注

使用两个预定义实例之一 index_exp 或 s_ ，而不是直接使用 IndexExpression。

对于任何索引组合，包括切片和轴插入，a[indices] 与 a[np.index_exp[indices]] 对于任何数组 a 都是相同的。然而，np.index_exp[indices] 可以在Python代码中的任何地方使用，并返回一个切片对象的元组，该元组可用于构建复杂的索引表达式。

参数:

maketuple (bool) – 如果为真，总是返回一个元组。

参见

s_

未进行元组转换的预定义实例：s_ = IndexExpression(maketuple=False)。index_exp 是另一个始终返回元组的预定义实例：index_exp = IndexExpression(maketuple=True)。

备注

你可以用 slice 加上一些特殊对象来完成所有这些操作，但需要记住很多东西，而这个版本更简单，因为它使用了标准的数组索引语法。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.s_[2::2]
slice(2, None, 2)
>>> np.index_exp[2::2]
(slice(2, None, 2),)

>>> np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.s_[2::2]]
array([2, 4])