关于Python中numpy矩阵的简单问题

我们假设我有一个叫做MATRIX的numpy矩阵变量，它有3个坐标：（x，y，z）。关于Python中numpy矩阵的简单问题

通过下面的代码

myVar = MATRIX[0,0,0]

等于

myVar = MATRIX[0,0][0]

或

myVar = MATRIX[0][0,0]

acessing矩阵的值？

如果我有以下代码呢？

myTuple = (0,0) 
myScalar = 0 
myVar = MATRIX[myTuple, myScalar]

是行相当于做

myVar = MATRIX[myTuple[0], myTuple[1], myScalar]

我做了简单的测试，它显得那么最后，但也许事实并非如此在所有情况下。方括号如何使用numpy矩阵在Python中工作？从第一天起，我就感到困惑，因为他们的工作方式。

感谢

来源

2009-11-30 devoured elysium

确定吗？当我尝试这些时，我得到一个'TypeError'。如果你有一个元组'MYTUPLE =（1,2,3）'，那么唯一可能的索引是'MYTUPLE [0]'，'MYTUPLE [1]'和'MYTUPLE [2]'。 – 2009-11-30 21:16:55

对不起，现在我明白了，这是我所指的numpy矩阵。 – 2009-11-30 21:20:40

我假设你有一个array实例而不是matrix，因为后者只能有两个维度。

m[0, 0, 0]获取位置（0,0,0）处的元素。 m[0, 0]得到一个完整的子数组（片），它本身就是array。你可以像这样得到这个子数组的第一个元素：m[0, 0][0]，这就是为什么这两种语法都可以工作（尽管m[i, j, k]是首选，因为它没有不必要的中间步骤）。

在这个IPython中会议请看：

[email protected]:~$ ipython 
Python 2.5.4 (r254:67916, Sep 26 2009, 08:19:36) 
[...] 

In [1]: import numpy.random 

In [2]: m = numpy.random.random(size=(3, 3, 3)) 

In [3]: m 
Out[3]: 
array([[[ 0.68853531, 0.8815277 , 0.53613676], 
     [ 0.9985735 , 0.56409085, 0.03887982], 
     [ 0.12083102, 0.0301229 , 0.51331851]], 

     [[ 0.73868543, 0.24904349, 0.24035031], 
     [ 0.15458694, 0.35570177, 0.22097202], 
     [ 0.81639051, 0.55742805, 0.5866573 ]], 

     [[ 0.90302482, 0.29878548, 0.90705737], 
     [ 0.68582033, 0.1988247 , 0.9308886 ], 
     [ 0.88956484, 0.25112987, 0.69732309]]]) 

In [4]: m[0, 0] 
Out[4]: array([ 0.68853531, 0.8815277 , 0.53613676]) 

In [5]: m[0, 0][0] 
Out[5]: 0.6885353066709865

它只能像这样numpy的array秒。 Python内置的元组和列表不能被元组索引，只能使用整数。

来源

2009-11-30 21:25:06

嗯，什么m [0,0,0]产量？ – 2009-11-30 22:11:06

与'm [0，0] [0]'相同，因为'len（m.shape）== 3'。 – 2009-11-30 22:55:29

这是不可能的指数与另一元组的元组，所以没有代码是有效的。

来源

2009-11-30 21:14:48

关于Python中numpy矩阵的简单问题

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