多维数组切片

2024-06-16 05:20
文章标签 切片 数组 多维

本文主要是介绍多维数组切片,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

使用切片的种类

    • 第一种:使用单个冒号,最全的切片结构:[ start:stop:interval ]
    • 第二种:连续使用两个冒号
      • 获取带间隔的序列元素
      • 或者是实现特定的结果,比如逆序列。
      • 多维切片---考虑广播性质

本文要重点提醒的是 多维数组在使用切片的时候,一定要结合广播性质考虑。可以结合深度学习在实际使用时的shape为(B,C,H,W)来思考。

第一种:使用单个冒号,最全的切片结构:[ start:stop:interval ]

In [6]: a=[3,7,4,2,6]In [7]: a[1:5:2]
Out[7]: [7, 2]

第二种:连续使用两个冒号

获取带间隔的序列元素

除了使用单个冒号得到连续切片外,使用连续两个冒号获取带间隔的序列元素,连续两个冒号后的数字就是间隔长度:

In [1]: a=[3,7,4,2,6]In [7]: a[::2]   # 得到切片间隔为2
Out[7]: [3, 4, 6]

或者是实现特定的结果,比如逆序列。

# 反转数组
slice5 = a[::-1]

以上是常见的针对一维数组的切片方法。
下面是二维数组常见的切片方法:

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,12,13]])
#a.shape
# >>> (4,3)print(a[::-1,  2:0:-1])# >>[[13 12]
# [ 9 8]
# [ 6 5]
# [ 3 2]]

多维切片—考虑广播性质

对于多维切片,在使用的时候要考虑到Python的广播性质。

mask = torch.zeros((128,3, 128,128), dtype=torch.bool)
a = mask[:, :]
print(a.shape)b = mask[:, 2]
print(b.shape)c = mask[:]
print(c.shape)# 根据python的广播机制,这会返回前两个维度的所有元素,并保持剩下的维度不变。
torch.Size([128, 3, 128, 128])
# 根据python的广播机制,这会选取第二个维度索引为2的内容,返回第一个维度的所有元素,并保持剩下的维度不变。
torch.Size([128, 128, 128])
# 根据python的广播机制,这会返回第一个维度的所有元素,并保持剩下的维度不变。
torch.Size([128, 3, 128, 128])

这篇关于多维数组切片的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1065556

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