在學(xué)習(xí)《Designing Machine Learning Systems with Python》(《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)》)一書的第五章梯度下降一節(jié)代碼中（P105），代碼中出現(xiàn)了x[..., 1] 這樣子的代碼，在之前的學(xué)習(xí)中我并沒有遇到這個(gè)省略號(hào)，于是抱著試一試的態(tài)度，我運(yùn)行了下代碼，發(fā)現(xiàn)竟然可以運(yùn)行，并輸出了正確結(jié)果。這就很有意思了，我們常用的數(shù)據(jù)列表切片里的符號(hào)是冒號(hào)（形如x[:5] ）。省略號(hào)這還是第一次見。于是我仔細(xì)讀了代碼，發(fā)現(xiàn)代碼中將x[..., 1] 換為x[:, 1] 并不會(huì)影響代碼的結(jié)果。出于好奇我嘗試了下該省略號(hào)是否可以用在所有列表數(shù)據(jù)類型呢？

>>>a = [i+1 for i in range(100)] >>>a[..., 3] Traceback (most recent call last):File "<input>", line 1, in <module> TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

看來python自帶的list類型并不能用省略號(hào)

>>>import numpy as np >>>b = np.array(a) >>>b[..., 1] array(2)

哎，看來numpy庫(kù)中的array類型數(shù)據(jù)是可以使用該省略號(hào)的。值得注意的是該b[..., 1] 返回的數(shù)據(jù)類型也是array類型。
于是我就去尋找了numpy庫(kù)的說明文檔，竟然讓我找到了

Ellipsis expand to the number of : objects needed to make a selection tuple of the same length as x.ndim.
Only the first ellipsis is expanded, any others are interpreted as :.
Example

>>> x = np.array([[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]]]) >>> x[...,0] array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

當(dāng)然，手冊(cè)中的這個(gè)例子x[...,0] 并不能替換為x[:,0] ，而是需要替換為x[:,:,0]

>>> x = np.array([[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]]]) >>> x[...,0] array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) >>> x[:,0] array([[1],[4]]) >>> x[:,:,0] array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])

這個(gè)例子也可以讓我們對(duì)省略號(hào)的用法更熟悉一些。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python numpy库中省略号...的一些用法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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