为特定项创建numpy数组视图

Question

有没有办法为numpy.ndarray创建一个视图，只返回特定形状中的特定项？你知道吗

我在做一个关于材料应力张量矩阵的项目。我已经创建了一个ndarray子壳，它的基部必须保持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，用一个简单的reshape函数很难做到这一点。你知道吗

我希望能够保留单个ndarray子类，并为需要这种表示法的计算创建一个单独的视图。你知道吗

到目前为止，我能想到的最好的方法是创建一个函数，该函数构造并从实例的data属性返回一个新数组。这通常不是什么大问题，但我需要它进行的计算将需要执行数百万次。你知道吗

Answer 1

您可以传递索引列表并只提取您感兴趣的值

在这个例子中，我创建了眼睛矩阵，并从中创建了对角线上的视图

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.])

对于你的矩阵形状的例子，你会想要这样的东西

#             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.])

如果你不想引用，就用

array.copy()

但似乎单纯的作业也能奏效

new_array = tensor[voight_view]