提取索引到子集向量时避免 DeprecationWarning

Question

总体思路：我想在给定

f(x,y)

处获取两个变量

x = some value

的函数的 3D 曲面图的切片。问题是，例如，我必须知道在使用

x

创建

x

作为向量后

np.linspace

假定该值的索引。由于 SO 中的另一篇文章，找到这个索引是可行的。我不能做的是使用这个索引作为返回到不同向量的子集

Z

，因为索引作为 1 元素列表（或元组）返回，并且我需要一个整数。当我使用

int()

时，我收到警告：

import numpy as np

lim = 10
x = np.linspace(-lim,lim,2000)
y = np.linspace(-lim,lim,2000)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z = X**2 + Y**2

def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return array[idx]

idx = int(np.where(x == find_nearest(x,0))[0])
print(idx)
print(Z[idx,:].shape)

Z

的最终子设置的形状是

(2000,)

，这使我可以根据

x

绘制它。

但是，如果我只是用

[0]

提取

np.where()

返回的值，则最终子集

Z

的形状（即

(1,2000)

）将不允许我将其与

x

进行绘制：

idx1 = np.where(x == find_nearest(x,0))[0]
print(idx1)
print(Z[idx1,:].shape)

如何提取与

x

is Want 的值对应的索引作为整数，从而避免警告？

Answer 1

分解从

np.where

得到的结果值：

>>> np.where(x == find_nearest(x,0))
(array([1000]),)

然后取消引用第一个元素：

>>> np.where(x == find_nearest(x,0))[0]
array([1000])

好吧，同样的事情。获取第一个元素：

>>> np.where(x == find_nearest(x,0))[0][0]
1000