numpy.indices

numpy.indices(dimensions, dtype=<class 'int'>) [source]

एक ग्रिड के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करते हुए एक सरणी लौटें।

एक सरणी की तुलना करें जहां सबरेज़ में इंडेक्स वैल्यू 0,1 होती है, ... केवल संबंधित एक्सिस के साथ बदलती है।

पैरामीटर:	आयाम : ints का अनुक्रम ग्रिड का आकार। dtype : dtype, वैकल्पिक परिणाम का डेटा प्रकार।
यह दिखाता है:	ग्रिड : ndarray ग्रिड इंडेक्स, grid.shape = (len(dimensions),) + tuple(dimensions) की सरणी।

यह भी देखें

mgrid , meshgrid

टिप्पणियाँ

आउटपुट आकार आयामों के tuple के सामने आयामों की संख्या को बढ़ाकर प्राप्त किया जाता है, अर्थात यदि dimensions लंबाई N का एक tuple (r0, ..., rN-1) है, तो आउटपुट आकार है (N,r0,...,rN-1) ।

Subarrays grid[k] में k-th अक्ष के साथ सूचकांकों का ND सरणी है। स्पष्ट रूप से:

grid[k,i0,i1,...,iN-1] = ik

उदाहरण

>>> grid = np.indices((2, 3))
>>> grid.shape
(2, 2, 3)
>>> grid[0]        # row indices
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])
>>> grid[1]        # column indices
array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])

सूचकांक में एक इंडेक्स के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।

>>> x = np.arange(20).reshape(5, 4)
>>> row, col = np.indices((2, 3))
>>> x[row, col]
array([[0, 1, 2],
       [4, 5, 6]])

ध्यान दें कि उपरोक्त उदाहरणों में x[:2, :3] साथ आवश्यक तत्वों को सीधे निकालना अधिक सरल होगा।