numpy.s

numpy.s_ = <numpy.lib._index_tricks_impl.IndexExpression object>

一种更优雅的方式来构建数组的索引元组.

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 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,该元组可以用于构造复杂的索引表达式.

参数:

maketuplebool

如果为真,总是返回一个元组.

参见

s_

不带元组转换的预定义实例:s_ = IndexExpression(maketuple=False).``index_exp`` 是另一个总是返回元组的预定义实例:index_exp = IndexExpression(maketuple=True).

备注

你可以用 slice 加上一些特殊对象完成所有这些操作,但需要记住的东西很多,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])