推广Numpy切片Python

我不知道如何推广numpy数组的切片。 请参见以下切片：

x_train = data[:train_set_size,:-1,4:-1]    
x_valid = data[train_set_size:train_set_size+valid_set_size,:-1,4:-1]
x_test = data[train_set_size+valid_set_size:,:-1,4:-1]

y_train = data[:train_set_size,-1,-2:]
y_valid = data[train_set_size:train_set_size+valid_set_size,-1,-2:]
y_test = data[train_set_size+valid_set_size:,-1,-2:]

如您所见，

x

集被分为

：-1,4:-1

和

y

集为

-1，-2:

。如果我必须进行更改，那么我需要更改3次，而如果有一种方法可以将切片存储在变量中，只需更改变量即可反映更改

例如：

xset_slice=“：-1,4:-1”

和

yset_slice=“-1，-2:

。然后将其替换为：

x_train = data[:train_set_size,xset_slice ]    
x_valid = data[train_set_size:train_set_size+valid_set_size,xset_slice ]
x_test = data[train_set_size+valid_set_size:,xset_slice ]
y_train = data[:train_set_size,-1,-2:]
y_valid = data[train_set_size:train_set_size+valid_set_size,yset_slice ]
y_test = data[train_set_size+valid_set_size:,yset_slice]

---

但这种说法是错误的。因此，请告诉我是否有任何类似的方法可以帮助我。

您可以使用

sklearn.model\u selection.train\u test\u split

 X_train, X_test, y_train, y_test 
    = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

 X_train, X_val, y_train, y_val 
    = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=1)

---

您可以使用

sklearn.model\u selection.train\u test\u split

 X_train, X_test, y_train, y_test 
    = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

 X_train, X_val, y_train, y_val 
    = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=1)

---

您可以从

slice

对象和元组构造索引：

slice1 = slice(-1)
slice2 = slice(4,-1)
slice3 = slice(-2,None)

x_train = data[:train_set_size,slice1, slice2]    
x_valid = data[train_set_size:train_set_size+valid_set_size, slice1, slice2]
x_test = data[train_set_size+valid_set_size:, slice1, slice2]

通过连接多个元组来创建复合元组：

tup1 = (slice1, slice2)
# or with np.s_[:-1, 4:-1]
x_train = data[(slice(train_set_size),+tup1]    
...

---

您可以从

slice

对象和元组构造索引：

slice1 = slice(-1)
slice2 = slice(4,-1)
slice3 = slice(-2,None)

x_train = data[:train_set_size,slice1, slice2]    
x_valid = data[train_set_size:train_set_size+valid_set_size, slice1, slice2]
x_test = data[train_set_size+valid_set_size:, slice1, slice2]

通过连接多个元组来创建复合元组：

tup1 = (slice1, slice2)
# or with np.s_[:-1, 4:-1]
x_train = data[(slice(train_set_size),+tup1]    
...

---

对于

[1:2]

的切片，您将保存

x=1

和

y=2

，然后执行

[x:y]

。你不能用字符串切分。@Ev.Kounis我也有类似的想法。但是有一种混乱。如果我需要对最后一列进行切片，那么我会尝试

[-1]

或

[-1:]

，那么

x

和

y

有什么值呢？对于

[1:2]

的切片，您将保存

x=1

和

y=2

，然后执行

[x:y]/code>。你不能用字符串切分。@Ev.Kounis我也有类似的想法。但是有一种混乱。如果我需要对最后一列进行切片，那么我会尝试
[-1]
或
[-1:]
，那么
x和
y
的值是多少呢？这可能会有所帮助，但@hpaulj的上述答案对我的场景来说非常令人印象深刻。谢谢你的回答。我会向上投票。这可能会有帮助，但上面@hpaulj的答案对我的场景来说非常令人印象深刻。谢谢你的回答。我会投票的。这很有趣@hpaulj。我将努力实现你的答案。谢谢你的回答，并继续回答。这很有趣@hpaulj。我将努力实现你的答案。谢谢你的回答，请继续回答。