numpy.s ¶

numpy.s_ = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object>¶

为数组构建索引元组的更好方法。

注意

使用两个预定义实例之一index_exp或s_，而不是直接使用IndexExpression。

对于任何索引组合，包括切片和轴插入，对于任何数组a a[indices]与a[np.index_exp[indices]] / t4>。但是，np.index_exp[indices]可以在Python代码中的任何地方使用，并返回一个可用于构建复杂索引表达式的slice对象的元组。

参数：	maketuple：bool 如果为True，总是返回一个元组。

也可以看看

index_exp: 预定义的实例总是返回一个元组：index_exp = IndexExpression（maketuple = True）。
s_: 没有元组转换的预定义实例：s_ = IndexExpression（maketuple = False）。

笔记

你可以用slice()加上一些特殊的对象来做到这一切，但有很多值得记住的地方，这个版本更简单，因为它使用标准的数组索引语法。

例子

>>> 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])

numpy.s¶