python – numpy的索引如何在这种情况下工作

内容导读

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内容图文

plot numpy的逻辑索引如何从下面的代码片段中的“data”变量中获取数据点？我知道第一个参数是x坐标,第二个参数是y坐标.我不确定它如何映射到变量的数据点.

data = vstack((rand(150,2) + array([.5,.5]),rand(150,2)))
# assign each sample to a cluster
idx,_ = vq(data,centroids)

# some plotting using numpy's logical indexing
plot(data[idx==0,0],data[idx==0,1],'ob',
             data[idx==1,0],data[idx==1,1],'or')
plot(centroids[:,0],centroids[:,1],'sg',markersize=8)

解决方法:

它的形状都是：

In [89]: data.shape
Out[89]: (300, 2)    # data has 300 rows and 2 columns
In [93]: idx.shape
Out[93]: (300,)      # idx is a 1D-array with 300 elements

idx == 0是一个布尔数组,其形状与idx相同.只要idx中的元素等于0,它就是True：

In [97]: (idx==0).shape
Out[97]: (300,)

当您使用idx == 0索引数据时,您将获得idx == 0为True的所有数据行：

In [98]: data[idx==0].shape
Out[98]: (178, 2)

当您使用元组,数据[idx == 0,0]进行索引时,第一个数据轴使用布尔数组idx == 0进行索引,第二个数据轴使用0进行索引：

In [99]: data[idx==0, 0].shape
Out[99]: (178,)

第一个数据轴对应行,第二个轴对应列.所以你只得到第一列数据[idx == 0].由于第一列数据是x值,因此这为数据中的x值提供了idx == 0.

内容总结

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