2015-06-02 12 views
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seguito il codice è tratto dal hereCosa fa np.r_ (numpy)?

sa = sort(a[i:i+block]) 
n += np.r_[sa.searchsorted(bins[:-1], 'left'), 
      sa.searchsorted(bins[-1], 'right')] 

Quindi so che searchsorted trova la posizione nella matrice sa in cui gli elementi della bins avrebbero dovuto essere inserito al fine di mantenere sa ordinato (left dà l'indice sinistro dove inseriremo il valore e right l'indice giusto). Quello che non capisco è l'intera costruzione attorno ad esso che significa ciò che è

np.r_[array,array] 

Qual è np.r_?

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Proprio così la community può focalizzare meglio qualsiasi risposta, c'è qualcosa nella [documentazione per 'np.r_'] (http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.r_. html) non è chiaro? –

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Per qualche motivo non mi è venuto in mente di google per numpy.r - stupido. Questo lo risolve, grazie. – Philipp

risposta

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Quello che fa è l'unione riga-saggia. This post ha qualche bel esempio:

>>>V = array([1,2,3,4,5,6 ]) 
>>>Y = array([7,8,9,10,11,12]) 
>>>np.r_[V[0:2],Y[0],V[3],Y[1:3],V[4:],Y[4:]] 
array([ 1, 2, 7, 4, 8, 9, 5, 6, 11, 12]) 

Per saperne di più su di esso in questo, e nel documentation di NumPy.