NUMPY:是否有更易读的方法来索引 numpy 数组?
NUMPY: Is there a more readable way to index numpy arrays?
我有一个大约有 7 列的 Numpy 数组,我需要对某些值进行大量索引,但我目前这样做的方式不容易阅读。例如。我想说 rates[-1][high]
或类似的东西。我想也许我可以为 eg 做变量。 high = 2
但我在许多不同的函数中使用相同的速率数据,因此我必须在每个函数中设置这些变量或将它们作为参数传递,但这也不是很有用。有一个更好的方法吗?提前致谢!
if (
rates[-1][4] > rates[-1][1]
and rates[-2][4] > rates[-2][1]
and rates[-1][4] > rates[-2][4]
):
如果我对问题的理解正确,你可以将 'column' 4 设置为它自己的数组。
import numpy as np
rates = rates = 1+.01*np.arange( 36 ).reshape( 4, 9 )
rates
# array([[1. , 1.01, 1.02, 1.03, 1.04, 1.05, 1.06, 1.07, 1.08],
# [1.09, 1.1 , 1.11, 1.12, 1.13, 1.14, 1.15, 1.16, 1.17],
# [1.18, 1.19, 1.2 , 1.21, 1.22, 1.23, 1.24, 1.25, 1.26],
# [1.27, 1.28, 1.29, 1.3 , 1.31, 1.32, 1.33, 1.34, 1.35]])
high = rates[:, 4]
high
# array([1.04, 1.13, 1.22, 1.31])
您的公式变为:
if (
high[-1] > rates[-1][1]
and high[-2] > rates[-2][1]
and high[-1] > rates[-2][4] # or > high[-2]
):
我有一个大约有 7 列的 Numpy 数组,我需要对某些值进行大量索引,但我目前这样做的方式不容易阅读。例如。我想说 rates[-1][high]
或类似的东西。我想也许我可以为 eg 做变量。 high = 2
但我在许多不同的函数中使用相同的速率数据,因此我必须在每个函数中设置这些变量或将它们作为参数传递,但这也不是很有用。有一个更好的方法吗?提前致谢!
if (
rates[-1][4] > rates[-1][1]
and rates[-2][4] > rates[-2][1]
and rates[-1][4] > rates[-2][4]
):
如果我对问题的理解正确,你可以将 'column' 4 设置为它自己的数组。
import numpy as np
rates = rates = 1+.01*np.arange( 36 ).reshape( 4, 9 )
rates
# array([[1. , 1.01, 1.02, 1.03, 1.04, 1.05, 1.06, 1.07, 1.08],
# [1.09, 1.1 , 1.11, 1.12, 1.13, 1.14, 1.15, 1.16, 1.17],
# [1.18, 1.19, 1.2 , 1.21, 1.22, 1.23, 1.24, 1.25, 1.26],
# [1.27, 1.28, 1.29, 1.3 , 1.31, 1.32, 1.33, 1.34, 1.35]])
high = rates[:, 4]
high
# array([1.04, 1.13, 1.22, 1.31])
您的公式变为:
if (
high[-1] > rates[-1][1]
and high[-2] > rates[-2][1]
and high[-1] > rates[-2][4] # or > high[-2]
):