Python 谁能给我解释一下numpy.index（）吗？

关于np.index（）的文档我已经读了好几遍了，但我似乎无法理解它是关于什么的。 我已经在很多事情上使用过它，看看它能做什么，但我仍然不能真正理解它。也许问题是我是一个编程新手，所以我无法理解描述它的文字背后的意思。此外，我不是以英语为母语的人（尽管我在这方面没有问题）。

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如果能给我一个更简单的解释，我将不胜感激，也许可以举个例子。谢谢

假设有一个矩阵M，其（i，j）-th元素等于

M_ij = 2*i + 3*j

定义该矩阵的一种方法是

i, j = np.indices((2,3))
M = 2*i + 3*j

产生

array([[0, 3, 6],
       [2, 5, 8]])

换句话说，返回可以用作索引的数组。

i

中的元素表示行索引：

In [12]: i
Out[12]: 
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])

j

中的元素表示列索引：

In [13]: j
Out[13]: 
array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])

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我理解这个代码

以下函数的行为与np.index（）相同

呼叫

A, B, C = my_indices()
print(A.shape)
print(B.shape)
print(C.shape)
print('A\n', A)
print('B\n', B)
print('C\n', C)

结果

(2, 3, 4)
(2, 3, 4)
(2, 3, 4)
A
 [[[0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0.]]

 [[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]]

B
 [[[0. 0. 0. 0.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [2. 2. 2. 2.]]

 [[0. 0. 0. 0.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [2. 2. 2. 2.]]]

C
 [[[0. 1. 2. 3.]
  [0. 1. 2. 3.]
  [0. 1. 2. 3.]]

 [[0. 1. 2. 3.]
  [0. 1. 2. 3.]
  [0. 1. 2. 3.]]]

np.index（）用例

def create_hsv_map():
    img_hsv = np.empty((180, 256, 3), np.uint8)
    hue, saturation = np.indices((180,256))
    img_hsv[:, :, 0] = hue
    img_hsv[:, :, 1] = saturation
    img_hsv[:, :, 2] = 255
    # ...

使用np.repeat（）代替np.index（）的示例

已经发布的答案仍然很复杂，因此这里有一个最简单的理解方法。

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步骤1:让我们创建一个2x2网格

ids = np.indices((2,2))

第2步：现在让我们打开

i，j

索引

i, j = ids 

这些是索引

i，j

：

print(i)
[[0 0]
 [1 1]]

print(j)
[[0 1]
 [0 1]]

第3步：了解

i，j

代表什么

简单的方法是将其配对为

（i0，j0），（i1，j1），（i2，j2），（i3，j3）

，即将

i

的每个元素与

j

的对应元素匹配

我们得到：

（0,0）、（0,1）、（1,0）、（1,1）

这些正是2x2网格的索引：

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不要说你是个新手，我学了numpy很多年了，对这个index（）函数也很困惑。感谢您提出这个问题。文档已经仔细编写，以便有效掩盖这一事实。

i, j = ids 

print(i)
[[0 0]
 [1 1]]

print(j)
[[0 1]
 [0 1]]