python realted博客收藏

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argparse:

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Numpy 切片：

From ChatGPT:

在 Pi[:, [1, 2, 0]] 中，方括号 [] 表示一个数组（或列表），其元素是要选择的列的索引。这是 NumPy 中常用的一种高级索引方法，允许你指定想要选择的多个列或行，并按照你指定的顺序进行排列。

高级索引的解释

在 NumPy 中，有两种索引方式：基本索引和高级索引。基本索引类似于 Python 的切片操作，如 Pi[:, 1]，选择所有行的第1列。高级索引则更为灵活，它允许使用数组（或列表）来指定索引的集合，并且可以改变元素的顺序。

具体来说：

• Pi[:, 1] 会选择数组 Pi 的所有行的第1列，返回一个一维数组。
• Pi[:, [1, 2]] 会选择数组 Pi 的所有行的第1列和第2列，返回一个二维数组，其中包含这两列的数据。
• Pi[:, [1, 2, 0]] 不仅选择了特定的列，还按照 1, 2, 0 的顺序重新排列这些列。这个列表 [1, 2, 0] 指定了新的列顺序。

举例说明

假设你有一个二维数组：

array = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])

使用 array[:, [2, 0, 1]]，我们期望得到一个新的数组，其中列的顺序重新排列为 [2, 0, 1]，即：

array[:, [2, 0, 1]]

# 输出:
array([
    [3, 1, 2],
    [6, 4, 5],
    [9, 7, 8]
])

在这个操作中：

• 2 表示选择原数组的第2列（第三列）。
• 0 表示选择原数组的第0列（第一列）。
• 1 表示选择原数组的第1列（第二列）。

最终生成的数组 array[:, [2, 0, 1]] 的列顺序就变成了 [3, 1, 2]，[6, 4, 5]，和 [9, 7, 8]。

通过这种方式，你可以非常灵活地选择和重新排列数组中的行或列。