[已解决]numpy问题

月下孤井 · 发表于 2022-7-27 19:56:52

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x

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a)
print('-'*20)
print(a[[True,True,False,False]])
print('-'*20)
print(a[:,[True,True,False,False]])
print('-'*20)
print(a[[True,True,False,False],[True,True,False,False]])

最后那个为什么是[0,5],不是[[0,1],[4,5]]

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一隻太平洋睡鯊

2022-8-5 14:06:29

目前我觀察到的情況是

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a)
print()
print(a[:,:])
print()
print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,True]])

[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]]

[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]]

[ 0  5 10 15]

所以初步觀察，這個用法和取對角有關
並且我試了2*2，3*3

a1 = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]
])
print(a1)
print()
print(a1[[True,True], [True,True]])
print()
print(a1[[True,False], [True,True]])

a2 = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])
print(a2)
print()
print(a2[[True,True,True], [True,True,True]])
print()
print(a2[[True,True,True], [True,True,False]])

[[1 2] 
 [3 4]]

[1 4]

[1 2]
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

[1 5 9]

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\User\Desktop\新增資料夾\use.py", line 29, in <module>
    print(a2[[True,True,True], [True,True,False]])
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)

a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a)
print()
print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,False]])

[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]]

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\User\Desktop\新增資料夾\use.py", line 34, in <module>
    print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,False]])
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (4,) (3,)

所以除了2*2以外
似乎那以上的X*X正方形矩陣都不行說前後的True、False不同
如果前後True、False相同，主要就是在取對角的樣子
這是我目前觀察的

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月下孤井 · 发表于 2022-7-29 15:57:29

没有大佬愿意帮忙吗

一隻太平洋睡鯊 · 发表于 2022-8-4 17:58:19

月下孤井发表于 2022-7-29 15:57
没有大佬愿意帮忙吗

我去stack overflow問，也已經過了好幾天沒有人回
我剛剛問了我的老師，我的老師也頭大
目前我們只能說
假如陣列

import numpy as np

arr1 = np.array([
[1,2],
[3,4]
])
print(arr1[[True,True],[True,True]])

arr2 = np.array([
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
])
print(arr2[[True,True,True],[True,True,True]])
print(arr2[[True,True,False],[True,True,False]])

打印

[1 4]
[1 5 9]
[1 5]

目前看來，這個功能和對角線有關
但我們還進行了各種嘗試，目前還很多搞不懂
比如print(arr2[[True,True,True],[True,True,False]])
會報錯等等
先這樣，有消息再貼

一隻太平洋睡鯊 · 发表于 2022-8-5 14:06:29

目前我觀察到的情況是

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a)
print()
print(a[:,:])
print()
print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,True]])

[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]]

[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]]

[ 0  5 10 15]

所以初步觀察，這個用法和取對角有關
並且我試了2*2，3*3

a1 = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]
])
print(a1)
print()
print(a1[[True,True], [True,True]])
print()
print(a1[[True,False], [True,True]])

a2 = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])
print(a2)
print()
print(a2[[True,True,True], [True,True,True]])
print()
print(a2[[True,True,True], [True,True,False]])

[[1 2] 
 [3 4]]

[1 4]

[1 2]
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

[1 5 9]

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\User\Desktop\新增資料夾\use.py", line 29, in <module>
    print(a2[[True,True,True], [True,True,False]])
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)

a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a)
print()
print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,False]])

[[ 0  1  2  3] 
 [ 4  5  6  7] 
 [ 8  9 10 11] 
 [12 13 14 15]]

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\User\Desktop\新增資料夾\use.py", line 34, in <module>
    print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,False]])
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (4,) (3,)

所以除了2*2以外
似乎那以上的X*X正方形矩陣都不行說前後的True、False不同
如果前後True、False相同，主要就是在取對角的樣子
這是我目前觀察的

月下孤井 · 发表于 2022-8-11 04:04:10

首先非常抱歉今天才看到您的回复, 非常感谢您的耐心解答, 看了您的讲解,受益颇多,我运行了一遍您的代码,并又加了几句,好像也发现了一些规律:
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a)
print()
print(a[:,:])
print()
print(a[[True,True,True,True],[True,True,True,True]])
print()
print(a[[False,False,True,False],[True,False,False,False]])
print()
print(a[[True,False,True,False],[True,False,False,True]])
print()
print(a[[True,False,True,False],[True,False,False,False]])

[[ 0  1  2  3]
[ 4  5  6  7]
[ 8  9 10 11]
[12 13 14 15]]

[[ 0  1  2  3]
[ 4  5  6  7]
[ 8  9 10 11]
[12 13 14 15]]

[ 0  5 10 15]

[8]

[ 0 11]

[0 8]

print(a[[False,False,True,False],[True,False,False,False]])得到的结果是8,而8的位置和True的位置可以对应起来
同样0和11的位置也可以和True对应起来,
但是a[[True,True,False,False],[True,True,False,False]]却是遵循对角的规律

一隻太平洋睡鯊 · 发表于 2022-8-11 21:29:25

本帖最后由一隻太平洋睡鯊于 2022-8-11 21:40 编辑

月下孤井发表于 2022-8-11 04:04
首先非常抱歉今天才看到您的回复, 非常感谢您的耐心解答, 看了您的讲解,受益颇多,我运行了一遍您的代码,并 ...

這東西把我整不會了哈哈哈
我又試了一下
假如我把這行代碼
print(a[[False,False,True,False],[True,False,False,False]])
改成
print(a[[True,True,False,True],[False,True,True,True]])
可以打印
[ 1 6 15]
看起來是Ｔ和Ｆ的數量與位置正好相反，似乎可以正常打印(嘗試的還不多
如果把
print(a[[True,False,True,False],[True,False,False,True]])
改成
print(a[[False,True,False,True],[False,True,True,False]])
也能夠打印
[ 5 14]
看起來是數量相同，但位置不同，似乎依然可以正常打印(同樣嘗試的還不多

但是我把最後那一行
print(a[[True,False,True,False],[True,False,False,False]])
改成
print(a[[False,True,False,True],[False,True,True,True]])
就報錯沒辦法打印

現在看來是很難找出其中的規律，看stackoverflow那邊都沒有人回我
加上我問了兩個老師得到的回覆
我懷疑有這是numpy的一個BUG的可能性
可能找出對角線這個功能是特地設置的，畢竟在矩陣運算中對角線是很重要value
但是其他情況...現在看來不好說，沒辦法找出完整的使用規律
不過根據我遇到在教機器學習等方面的老師說，至少在AI方面的應用上這樣的代碼是不曾見的
我很好奇樓主是哪邊看到了這樣的代碼，還是就是突然好奇試試看XD?

月下孤井 · 发表于 2022-8-12 05:41:17

一隻太平洋睡鯊发表于 2022-8-11 21:29
這東西把我整不會了哈哈哈
我又試了一下
假如我把這行代碼

这是我老师讲布尔型索引的时候写了那么一句,我又试了试更复杂的情况,然后就搞蒙了,问老师也是蒙,于是我就跑这上面来问了,我也感觉这有可能是一个小bug,找不到很完美的规律.

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