numpy.take#

numpy.take(a, indices, axis=None, out=None, mode='raise')[源代码]#

沿轴从数组中取出元素。

当 `axis` 不为 None 时，此函数执行与“花式”索引（使用数组进行数组索引）相同的功能；但是，如果您需要沿给定轴的元素，它可能更容易使用。例如，np.take(arr, indices, axis=3) 等效于 arr[:,:,:,indices,...]。

不使用花式索引进行解释，这等效于以下 ndindex 的使用，它将 ii、jj 和 kk 都设置为索引元组

Ni, Nk = a.shape[:axis], a.shape[axis+1:]
Nj = indices.shape
for ii in ndindex(Ni):
    for jj in ndindex(Nj):
        for kk in ndindex(Nk):
            out[ii + jj + kk] = a[ii + (indices[jj],) + kk]
参数:
aarray_like (Ni…, M, Nk…)

源数组。

indicesarray_like (Nj…)

要提取值的索引。也允许使用标量作为索引。

axisint, optional

选择值的轴。默认情况下，使用展平的输入数组。

outndarray, optional (Ni…, Nj…, Nk…)

如果提供，结果将放入此数组。它应具有适当的形状和 dtype。请注意，如果 mode='raise'，out 始终会被缓冲；请使用其他模式以获得更好的性能。

mode{‘raise’, ‘wrap’, ‘clip’}, optional

指定越界索引的行为方式。

  • ‘raise’ – 抛出错误（默认）

  • ‘wrap’ – 环绕

  • ‘clip’ – 剪裁到范围

‘clip’ 模式意味着所有过大的索引都将被替换为沿该轴寻址最后一个元素的索引。请注意，这会禁用使用负数进行索引。

返回:
outndarray (Ni…, Nj…, Nk…)

返回的数组与 a 具有相同的类型。

另请参阅

compress

使用布尔掩码取出元素

ndarray.take

等效方法

take_along_axis

通过匹配数组和索引数组取出元素

注意事项

通过消除上述描述中的内部循环，并使用 s_ 构建简单的切片对象，take 可以表示为对每个 1-d 切片应用花式索引

Ni, Nk = a.shape[:axis], a.shape[axis+1:]
for ii in ndindex(Ni):
    for kk in ndindex(Nj):
        out[ii + s_[...,] + kk] = a[ii + s_[:,] + kk][indices]

因此，它等效于（但比）以下 apply_along_axis 的使用方式更快

out = np.apply_along_axis(lambda a_1d: a_1d[indices], axis, a)

示例

>>> import numpy as np
>>> a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]
>>> indices = [0, 1, 4]
>>> np.take(a, indices)
array([4, 3, 6])

在此示例中，如果 a 是一个 ndarray，则可以使用“花式”索引。

>>> a = np.array(a)
>>> a[indices]
array([4, 3, 6])

如果 indices 不是一维的，则输出也具有这些维度。

>>> np.take(a, [[0, 1], [2, 3]])
array([[4, 3],
       [5, 7]])
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