Pythonic Art und Weise Teil eines numpy Anordnung von Schneiden aus

Question

Angenommen, Sie die folgende numpy Array haben,

>>> x = numpy.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 

und Sie wollen ein neues numpy Array extrahieren, die aus nur die ersten drei (3) und die letzten vier (4) Elemente, dh

>>> y = x[something] 
>>> print y 
[0 1 2 7 8 9 10] 

Ist das möglich? Ich weiß, dass, um die ersten drei Zahlen zu extrahieren, Sie einfach tun x[:3] und die letzten vier extrahieren Sie tun x[-4:], aber gibt es eine einfache Möglichkeit, all das in einem einfachen Stück zu extrahieren? Ich weiß, das durch getan werden kann, beispielsweise beiden Anrufe anhängen,

>>> y = numpy.append(x[:3],x[-4:]) 

aber ich frage mich, ob es ein einfacher kleiner Trick ist es in einer direkteren, pythonic Art und Weise zu tun, ohne x wieder zu verweisen, die (dh ich dachte zuerst, dass vielleicht x[-4:3] funktionieren könnte, aber ich erkannte sofort, dass es keinen Sinn ergab).

Answer 1

Ich denke, Sie sollten index arrays verwenden.

indices = list(range(3))+list(range(-4,0)) 
y = x[indices] 

können Sie wahrscheinlich list Abgüsse (nicht sicher, weil Python 3 wird das Verhalten ein wenig verändert) fallen. Oder Sie könnten numpy Bereich Genreatoren verwenden.

Edit: nicht sicher, warum die downvote, Ursache it works:

import numpy 
x = numpy.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 
indices = list(range(3))+list(range(-4,0)) 
y = x[indices] 
print(y) 

Answer 2

Eine einfache Scheibe wird wahrscheinlich nicht funktionieren. Sie können numpy des erweiterten Slicing verwenden:

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(10) 
>>> something = [0, 1, 2, -4, -3, -2, -1] 
>>> a[something] 
array([0, 1, 2, 6, 7, 8, 9]) 

Hinweis Ich ging in einer Liste von Indizes, die ich aus dem ursprünglichen Array nehmen wollte ...

Ehrlich gesagt aber Ihre Lösung mit np.append wahrscheinlich genauso gut ...

Answer 3

np.arange(11)[np.r_[0:3,7:11]] 
# array([ 0, 1, 2, 7, 8, 9, 10]) 

np.r_ eine Funktion ist, tatsächlich ein Wende Objekt, in numpy/lib/index_tricks. Es benötigt mehrere Schichten oder Indizes und verknüpft sie zu einem Indexierungsfeld.

np.r_[0:3,7:11] 
# array([ 0, 1, 2, 7, 8, 9, 10]) 

Oder aufgenommene Kredite von luk32 s Antwort, eine negative Scheibe funktioniert:

a[np.r_[:3,-4:0]] 

Eine Alternative, die 2 Teile zum Spleißen ist die Mitte zu löschen. s_ können Sie die Slice-Notation innerhalb der Funktion verwenden.

np.delete(np.arange(11),np.s_[3:7]) 
# array([ 0, 1, 2, 7, 8, 9, 10]) 

Blick auf den Code für die .lib.index_tricks, delete und insert Funktionen für mehr Ideen, wie Index-Arrays aus mehreren Stücken zu konstruieren.

Manchmal ist ein boolescher Index praktisch. Setzen Sie alles auf Wahr oder Falsch und drehen Sie ausgewählte Elemente um.

i = np.ones(a.shape,dtype='bool') 
i[3:7] = False 
a[i]