为特定项目创建一个 numpy 数组视图

Question

有没有办法为 numpy.ndarray 创建一个视图，它只会 return 特定形状的特定项目？

我正在处理一个带有 material 应力张量矩阵的项目。我已经创建了一个 ndarray sublcass，它的底部必须保持 3x3 的形状。然而，有一个模块要求张量采用 Voigt 表示法。不幸的是，由于矩阵中实体的顺序，这不容易通过简单的 reshape 函数完成。

我希望能够保留单个 ndarray 子类，并为需要此表示法的计算创建一个单独的视图。

截至目前，我能想出的最好办法是创建一个函数，该函数从实例的 data 属性构造并 returns 一个新数组。这通常没什么大不了的，但我需要它的计算将需要执行数百万次。

Answer 1

您可以传递索引列表并仅提取您感兴趣的那些值

在此示例中，我创建了 Eye 矩阵，并从中创建了对角线视图

tensor = np.eye(3)

>>> diagonal_view = [i for i in range(3)], [i for i in range(3)]
>>> tensor[diagonal_view]
array([1., 1., 1.])

对于矩阵形状的示例，您需要这样的东西

#             1. dimension , 2. dimension
voight_view = [0,1,2,1,2,0],[0,1,2,2,0,1] # voight notation # voight notation
>>> tensor[voight_view]
array([1., 1., 1., 0., 0., 0.])

如果你不想参考，就用

array.copy()

但似乎纯赋值也有效

new_array = tensor[voight_view]

为特定项目创建一个 numpy 数组视图

Create a numpy array view for specific items

python

numpy-ndarray