numpy.s_

numpy.s_ = <numpy.lib._index_tricks_impl.IndexExpression object>

一種更簡潔的方式來為陣列建立索引元組。

注意

請使用兩個預定義的實例 index_exp 或 s_，而不是直接使用 IndexExpression。

對於任何索引組合，包括切片和軸插入，對於任何陣列 a，a[indices] 都與 a[np.index_exp[indices]] 相同。然而，np.index_exp[indices] 可以用在 Python 程式碼的任何地方，並返回一個切片物件的元組，可用於建構複雜的索引表達式。

參數:

maketuplebool

如果為 True，則始終返回元組。

另請參閱

s_

預定義的實例，不進行元組轉換：s_ = IndexExpression(maketuple=False)。index_exp 是另一個預定義的實例，始終返回元組：index_exp = IndexExpression(maketuple=True)。

註解

您可以使用 slice 和一些特殊物件來完成所有這些操作，但是有很多東西要記住，而且這個版本更簡單，因為它使用了標準的陣列索引語法。

範例

>>> import numpy as np
>>> np.s_[2::2]
slice(2, None, 2)
>>> np.index_exp[2::2]
(slice(2, None, 2),)

>>> np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.s_[2::2]]
array([2, 4])