NumPy 1.14

numpy.s_




numpy

numpy.s_

numpy.s_ = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object>

सरणियों के लिए सूचकांक ट्यूपल्स बनाने का एक अच्छा तरीका है।

ध्यान दें

सीधे IndexExpression का उपयोग करने के बजाय दो पूर्वनिर्धारित उदाहरणों में से एक index_exp या s_ का उपयोग IndexExpression

किसी भी इंडेक्स संयोजन के लिए, जिसमें स्लाइसिंग और एक्सिस इंसर्शन शामिल है, a[indices] a[np.index_exp[indices]] a सरणी के लिए a[np.index_exp[indices]] के समान a । हालाँकि, np.index_exp[indices] को पायथन कोड में कहीं भी इस्तेमाल किया जा सकता है और उन स्लाइस ऑब्जेक्ट्स का एक टपल लौटाता है जिनका उपयोग जटिल सूचकांक अभिव्यक्तियों के निर्माण में किया जा सकता है।

पैरामीटर:

maketuple : बूल

यदि सही है, तो हमेशा एक टपल लौटाता है।

यह भी देखें

index_exp
पूर्वनिर्धारित उदाहरण जो हमेशा एक टपल लौटाता है: index_exp = IndexExpression(maketuple=True)
s_
s_ = IndexExpression(maketuple=False) रूपांतरण के बिना पूर्वनिर्धारित उदाहरण: s_ = IndexExpression(maketuple=False)

टिप्पणियाँ

आप यह सब slice() प्लस कुछ विशेष वस्तुओं के साथ कर सकते हैं, लेकिन याद रखने के लिए बहुत कुछ है और यह संस्करण सरल है क्योंकि यह मानक सरणी अनुक्रमण सिंटैक्स का उपयोग करता है।

उदाहरण

>>> np.s_[2::2]
slice(2, None, 2)
>>> np.index_exp[2::2]
(slice(2, None, 2),)
>>> np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.s_[2::2]]
array([2, 4])