Python 如何引用numpy数组的切片/视图

我给出的答案向我提出了一个问题：是否可以引用numpy数组的视图或切片而不重复一堆括号

例如，在回答中，我使用了

s=np.argsort（u）

，然后对“虚拟”排序的

u[s]

进行了所有计算。我曾经遇到过这样的情况，我需要该数组的布尔掩码，给出类似于

u[s][mask]

的东西。对于更大的数据，我可能有一个面具的面具的面具。直到事情开始看起来像史酷比的结局

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但如果我将该数组赋给一个变量

b=a[s][mask]

并更改

b

，

a

不会更改，因此在计算过程中我会带上一堆括号。我尝试了各种各样的排列方式

uv=u.view（）[s]

，但似乎

.view（）

只能查看整个阵列。我还缺少另一种方法吗？

您可能无法解决

u[s]

的简单情况，但在更复杂的情况下，如

u[s][mask]

您可以：

t = s[mask]
u[t] # same as u[s][mask]

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也就是说，您可以将掩码简化为单个变量，但您可能无法完全摆脱它，除非您想使用

\uuuu getitem\uuuuuuuuuu

和

\uuuuuuu setitem\uuuuuuuu
编写自己的包装类，问题是
[mask]
。由于它使数组的任意子集
成为一个
，因此它总是返回一个新数组，而不是一个视图。一开始你能避免做面具吗？但如果我只有面具？我想我可以做
t=np.index（u.shape）[mask1][mask2][mask3]
。我假设它最终也是一个问题，
pandas
在某种抽象层上，如果没有类似
.loc
的东西，就很难区分切片和副本differentiate@DanielForsman：是的。在你的问题中，你提到了
s=np.argsort（u）
，它不是一个掩码，而是一个索引数组。我是根据这个假设工作的。如果你有很多遮罩，你可以合成它们，只需在原始阵列上使用合成版本。