将numpy indices转换为(N*M) x 2坐标数组的方法是使用numpy的函数numpy.indices()
和numpy.transpose()
。
首先,numpy.indices()
函数可以生成一个包含给定形状的数组的所有索引的数组。然后,我们可以使用numpy.transpose()
函数将生成的索引数组转置为(N*M) x 2的坐标数组。
以下是完善且全面的答案:
将numpy indices转换为(N*M) x 2坐标数组的方法如下:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
numpy.indices()
函数生成索引数组:indices = np.indices(arr.shape)
numpy.transpose()
函数将索引数组转置为坐标数组:coordinates = np.transpose(indices, (1, 2, 0)).reshape(-1, 2)
解释每一步的操作:
arr
,这是一个示例输入数组。numpy.indices()
函数生成了一个索引数组indices
,该数组的形状与输入数组arr
相同。numpy.transpose()
函数将索引数组indices
转置为坐标数组coordinates
,并使用reshape()
方法将其形状改为(N*M) x 2。最终,coordinates
将包含将numpy indices转换为(N*M) x 2坐标数组的结果。
这种方法的优势是简单且高效,适用于将numpy indices转换为坐标数组的常见场景。它可以帮助我们在处理多维数组时更方便地操作和处理数据。
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