Нарезка массива Numpy с помощью запятой
На StackOverflow есть множество вопросов о том, как работает синтаксис запятой, но большинство из них относятся к m[:,n], который относится к столбцу nth. Аналогично, m[n,:] относится к строке nth. Я обнаружил, что этот метод нарезки используется в лабораториях по специализации машинного обучения Эндрю Нг. Но есть ли у этой нарезки какое-то преимущество перед m[n]?
(Я имел в виду второе m[n, :] значит у вас минимум 2D)
Хотя ведущие :, необходимы для определения индексации «столбца», конечные : не являются обязательными. Я думаю numpy заполнить их по мере необходимости. ... (многоточие) иногда тоже полезно.
Ответы 2
Для массива с двумя или более измерениями m[n] и m[n, :] идентичны. Первое можно считать сокращением второго.
Для массива с 1 измерением m[n] вернет элемент n, а m[n, :] приведет к ошибке.
Лично я бы выбрал m[n, :] в некоторых случаях, чтобы сделать код более удобочитаемым: например, когда вы знаете, что m двумерен, то m[n, :] сразу подразумевает это для читателя, тогда как m[n] может заставить его гадать, m это 1D или 2D.
В массивах numpy m[:, n] обращается к определенному столбцу, обеспечивая гибкость для операций, ориентированных на столбцы.
Я считаю это особенно полезным в задачах машинного обучения для эффективного манипулирования данными и выбора функций.
Чтобы разрезать значение,
m[n]иm[n, :]эквивалентны. Первый, возможно, более явный: он предполагает, что у вас есть как минимум два измерения.