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ndindex

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ndindex是一个用于操作ndarray索引的Python库。

ndindex的文档可在https://quansight-labs.github.io/ndindex/找到

ndindex是一个库，允许表示和操作可以作为numpy数组有效索引的对象，即切片、整数、省略号、None、整数和布尔数组以及它们的元组。该库的目标是

  • 提供统一的API来操作这些对象。与标准索引对象（如slice、int和tuple）不同，这些标准索引对象本身不共享任何与索引相关的公共方法，ndindex类可以统一操作。例如，idx.args总是返回用于构造idx的参数。

  • 提供由numpy的ndarray定义的100%正确的语义。这意味着除非对所有可能的输入数组形状都正确，否则ndindex不会对索引对象进行转换。此规则的唯一例外是，ndindex假设任何给定的索引不会引发IndexError（例如，来自越界的整数索引或维度不足）。对于已知数组形状的操作，有一个reduce()方法可以将索引简化为与给定形状等价的一个更简单的索引。

  • 在索引对象上启用有用的转换和操作功能。

示例

规范化切片（在给定的形状上，或独立于数组形状）

>>> from ndindex import *
>>> Slice(-2, 10, 3).reduce()
Slice(-2, 10, 2)
>>> Slice(-2, 10, 3).reduce(5)
Slice(3, 4, 1)

计算切片轴的最大长度

>>> import numpy as np
>>> len(Slice(2, 10, 3))
3
>>> len(np.arange(10)[2:10:3])
3

计算由[0, 0:10]索引的形状为(10, 20)的数组的形状

>>> Tuple(0, slice(0, 10)).newshape((10, 20))
(10,)
>>> np.ones((10, 20))[0, 0:10].shape
(10,)

检查索引数组是否为空

>>> Tuple(0, ..., Slice(10, 20)).isempty((3, 4, 5))
True
>>> np.ones((3, 4, 5))[0,...,10:20]
array([], shape=(4, 0), dtype=float64)

查看文档以获取ndindex能做什么的详细信息。

许可证

MIT许可证

致谢

ndindex的开发由Quansight Labs支持，部分由D. E. Shaw集团赞助。D. E. Shaw集团与Quansight在多个开源项目上进行合作，包括Numba、Dask和Project Jupyter。

https://labs.quansight.org/ https://www.deshaw.com

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