jax.numpy.index_exp

jax.numpy.index_exp = <numpy.lib._index_tricks_impl.IndexExpression object>

一种更方便地为数组构建索引元组的方法。

注意

使用两个预定义实例之一 index_exp 或 s_，而不是直接使用 IndexExpression。

对于任何索引组合，包括切片和轴插入，a[indices] 与任何数组 a 的 a[np.index_exp[indices]] 相同。然而，np.index_exp[indices] 可以在 Python 代码的任何地方使用，并返回一个切片对象元组，该元组可用于构建复杂的索引表达式。

参数:

maketuple (bool) – 如果为 True，则总是返回一个元组。

另请参阅

s_

不进行元组转换的预定义实例：s_ = IndexExpression(maketuple=False)。index_exp 是另一个总是返回元组的预定义实例：index_exp = IndexExpression(maketuple=True)。

注意事项

您可以使用 slice 加上一些特殊对象来完成所有这些操作，但要记住的东西很多，而这个版本更简单，因为它使用了标准的数组索引语法。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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])