索引例程

参见

Indexing

生成索引数组

c_	将切片对象转换为沿第二个轴的串联。
r_	将切片对象转换为沿第一个轴的串联。
s_	为数组建立索引元组的更好方法。
nonzero （a）	返回非零元素的索引。
where \（条件，）[x, y] ）	返回从中选择的元素 x 或 y 取决于 condition .
indices （尺寸） [, dtype, sparse] ）	返回表示网格索引的数组。
ix_ * ARGs）	从多个序列构造一个开放的网格。
ogrid	nd_grid 返回打开的多维“网格网格”的实例。
ravel_multi_index \（多索引，DIMS）[, mode, ...] ）	将索引数组的元组转换为平面索引数组，并将边界模式应用于多索引。
unravel_index \（索引，形状[, order] ）	将平面索引或平面索引数组转换为坐标数组的元组。
diag_indices n（n） [, ndim] ）	返回索引以访问数组的主对角线。
diag_indices_from （ARR）	返回索引以访问N维数组的主对角线。
mask_indices \（n，面具u func[, k] ）	返回访问（n，n）数组的索引，给定一个掩蔽函数。
tril_indices n（n） [, k, m] ）	返回（n，m）数组下三角的索引。
tril_indices_from （ARR） [, k] ）	返回arr的下三角的索引。
triu_indices n（n） [, k, m] ）	返回（n，m）数组上三角的索引。
triu_indices_from （ARR） [, k] ）	返回arr的上三角的索引。

类索引操作

take \（a，指数[, axis, out, mode] ）	沿轴从数组中提取元素。
take_along_axis \（arr，indexs，axis）	通过匹配一维索引和数据切片从输入数组中获取值。
choose \（A，选择[, out, mode] ）	从索引数组和一组要选择的数组构造数组。
compress \（条件，a[, axis, out] ）	沿给定轴返回数组的选定切片。
diag （V） [, k] ）	提取对角线或构造对角线数组。
diagonal （a） [, offset, axis1, axis2] ）	返回指定的对角线。
select \（第二个列表，选项列表[, default] ）	根据条件返回从选项列表中的元素绘制的数组。
lib.stride_tricks.sliding_window_view [（x，…）]	在具有给定窗口形状的阵列中创建滑动窗口视图。
lib.stride_tricks.as_strided （x） [, shape, ...] ）	以给定的形状和步幅在数组中创建一个视图。

将数据插入数组

place \（arr，mask，vals）	根据条件值和输入值更改数组元素。
put \（A、IND、V）[, mode] ）	用给定值替换数组的指定元素。
put_along_axis \（arr，indexs，values，axis）	通过匹配一维索引和数据切片将值放入目标数组。
putmask \（a，mask，values）	根据条件值和输入值更改数组元素。
fill_diagonal （a，Val.） [, wrap] ）	填充任意维数的给定数组的主对角线。

迭代数组

nditer \（操作[, flags, op_flags, op_dtypes, ...] ）	高效的多维迭代器对象，用于在数组上迭代。
ndenumerate （ARR）	多维索引迭代器。
ndindex * 形状）	索引数组的N维迭代器对象。
nested_iters	创建要在嵌套循环中使用的指示器
flatiter （）	要在数组上迭代的平面迭代器对象。
lib.Arrayterator （var） [, buf_size] ）	大数组的缓冲迭代器。

numpy.source numpy.c_