Multiple indices for numpy array: IndexError: failed to coerce slice entry of type numpy.ndarray to integer
Multiple indices for numpy array: IndexError: failed to coerce slice entry of type numpy.ndarray to integer
是否有如下所述的在 numpy 数组中进行多重索引的方法?
arr=np.array([55, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr[np.arange(0,2):np.arange(5,7)]
output:
IndexError: too many indices for array
Desired output:
array([55,2,3,4,5],[2,3,4,5,6])
这个问题可能类似于计算数组的移动平均值(但我想在没有提供任何函数的情况下进行计算)。
这是一种使用 strides
-
的方法
start_index = np.arange(0,2)
L = 5 # Interval length
n = arr.strides[0]
strided = np.lib.stride_tricks.as_strided
out = strided(arr[start_index[0]:],shape=(len(start_index),L),strides=(n,n))
样本运行-
In [976]: arr
Out[976]: array([55, 52, 13, 64, 25, 76, 47, 18, 69, 88])
In [977]: start_index
Out[977]: array([2, 3, 4])
In [978]: L = 5
In [979]: out
Out[979]:
array([[13, 64, 25, 76, 47],
[64, 25, 76, 47, 18],
[25, 76, 47, 18, 69]])
是否有如下所述的在 numpy 数组中进行多重索引的方法?
arr=np.array([55, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr[np.arange(0,2):np.arange(5,7)]
output:
IndexError: too many indices for array
Desired output:
array([55,2,3,4,5],[2,3,4,5,6])
这个问题可能类似于计算数组的移动平均值(但我想在没有提供任何函数的情况下进行计算)。
这是一种使用 strides
-
start_index = np.arange(0,2)
L = 5 # Interval length
n = arr.strides[0]
strided = np.lib.stride_tricks.as_strided
out = strided(arr[start_index[0]:],shape=(len(start_index),L),strides=(n,n))
样本运行-
In [976]: arr
Out[976]: array([55, 52, 13, 64, 25, 76, 47, 18, 69, 88])
In [977]: start_index
Out[977]: array([2, 3, 4])
In [978]: L = 5
In [979]: out
Out[979]:
array([[13, 64, 25, 76, 47],
[64, 25, 76, 47, 18],
[25, 76, 47, 18, 69]])