我正在尝试定期访问（读/写）numpy.ndarrays。换句话说，如果我的my_array的形状为 10 * 10 ，并且在输入中使用了访问运算符：
my_arrray[10,10]或acess_function(my_array,10,10)
我可以访问元素
my_array[0,0]。
我想对定期索引数组的返回元素具有读写功能。
任何人都可以在不移动原始阵列副本的情况下怎么做？
定期索引numpy.ndarrays
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问答
zhanghuiqingIT 回答：定期索引numpy.ndarrays
我认为这可以满足您的要求，但是我不确定是否存在更优雅的产品。可以为Nd数组编写通用函数，但这仅适用于2D。正如您所说的，它使用了模块化算法。
import numpy as np
def access(shape,ixr,ixc):
""" Returns a selection. """
return np.s_[ixr % shape[0],ixc % shape[1]]
arr = np.arange(100)
arr.shape = 10,10
arr[ access(arr.shape,45,87) ]
# 57
arr[access(arr.shape,87)] = 100
In [18]: arr
# array([[ 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],# [ 10,11,12,13,14,15,16,17,18,19],# [ 20,21,22,23,24,25,26,27,28,29],# [ 30,31,32,33,34,35,36,37,38,39],# [ 40,41,42,43,44,46,47,48,49],# [ 50,51,52,53,54,55,56,**100**,58,59],# [ 60,61,62,63,64,65,66,67,68,69],# [ 70,71,72,73,74,75,76,77,78,79],# [ 80,81,82,83,84,85,86,87,88,89],# [ 90,91,92,93,94,95,96,97,98,99]])
编辑-通用nD版本
def access(shape,*args):
if len(shape) != len(args):
error = 'Inconsistent number of dimemsions: {} & number of indices: {} in coords.'
raise IndexError( error.format(len(shape),len(args)))
res = []
for limit,ix in zip(shape,args):
res.append(ix % limit)
return tuple(res)
用法/测试
a = np.arange(24)
a.shape = 2,4
a[access(a.shape,7)]
# 15
a[access(a.shape,7) ] = 100
a
# array([[[ 0,3],# [ 4,7],# [ 8,9,10,11]],# [[ 12,100],# [ 16,# [ 20,23]]])