PyTorch_张量索引操作

简单行，列索引操作

1. import torch
2. import numpy as np
4. # 简单行列索引
5. def test01():
6.     data = torch.randint(0, 10, [4, 5])
7.     print(data)
9.     # 获得指定的某行元素
10.     print(data[0])
12.     # 获得指定某个列的元素
13.     print(data[:, 0])  # 逗号前面表示行，逗号后面表示列。冒号表示所有行或者所有列
15.     # 获得指定位置的某个元素
16.     print(data[1, 2])
18.     # 表示先获得前三行，再获得第三列的数据
19.     print(data[:3, 2])
21.     # 表示获得前三行的前两列
22.     print(data[:3, :2])
24. # 列表索引
25. def test02():
26.     data = torch.randint(0, 10, [4, 5])
27.     print(data)
29.     # 如果索引的行列都是一个一维的列表，那么两个列表的长度必须相等
30.     # 表示获得 (0, 0), (2, 1), (3, 2) 三个位置的元素
31.     print(data[[0, 2, 3], [0, 1, 2]])
33.     # 表示获得 0, 2, 3 行的 0, 1, 2 列
34.     print(data[[[0], [2], [3]], [0, 1, 2]])
37. if __name__ == "__main__":
38.     test02()

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布尔索引

1. import torch
2. import numpy as np
4. # 布尔索引
5. def test01():
6.     torch.manual_seed(0)
7.     data = torch.randint(0, 10, [4, 5])
8.     print(data)
10.     # 能够获得该张量中所有大于3的元素
11.     # 张量可以与数字做比较
12.     print(data > 3)
13.     print(data[data > 3])
15.     # 返回第2列元素大于6的行
16.     print(data[data[:, 1] > 6])
18.     # 返回第2行元素大于3的所有列
19.     print(data[:, data[1] > 3])
22. # 多维索引
23. def test02():
24.     torch.manual_seed(0)
25.     data = torch.randint(0, 10, [3, 4, 5])
26.     print(data)
28.     # 选择第0行的所有元素
29.     print(data[0, :, :])
31.     # 按照第1哥维度选择第0元素, 是按行
32.     print(data[:, 0, :])
34.     # 按照第2个维度选择第0元素, 是按列
35.     print(data[:, :, 0])
37. if __name__ == "__main__":
38.     test02()

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