np.ix_([2, 4], [2, 3, 4])

这是一个NumPy库中的函数，用于构建一个二维数组的索引器，返回一个元组，其中包含两个数组，分别对应于传递给该函数的两个一维整数数组的广播版本。在这个例子中，返回的元组中的第一个数组是由[2, 4]广播而来的，第二个数组是由[2, 3, 4]广播而来的。这个函数通常用于通过索引器的方式选择数组的子集。

相关问题

用np.ix_出一道题

假设有一个二维数组a：

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

请使用`np.ix_`函数选取出第一行和第二列的元素。

def split_window(self): self.X = [] self.y = [] for i in range(self.total_window_size,len(self.arr)): window_data = self.arr[i-self.total_window_size:i] self.X.append(window_data[np.ix_(self.input_indices,self.feature_col_idx)]) self.y.append(window_data[np.ix_(self.label_indices,self.label_col_idx)]) self.X = np.asarray(self.X) self.y = np.asarray(self.y)解释一下这段代码

这段代码是一个类的方法，用于将原始数据按照滑动窗口的方式进行切分，以便于进行时间序列预测等任务。具体来说，它会按照给定的窗口大小和标签列的索引，将输入数据和标签数据分别存储在 self.X 和 self.y 中，其中 self.input_indices 和 self.label_indices 分别表示输入数据和标签数据对应的列的索引，self.feature_col_idx 和 self.label_col_idx 则表示特征和标签所在的列的索引。具体的切分过程是：

1. 遍历数据集中从第 total_window_size 个元素开始的所有元素，即从第一个完整的窗口开始。

2. 对于每个元素，取该元素之前的 total_window_size 个元素作为一个窗口，并将该窗口中输入数据和标签数据分别存储到 self.X 和 self.y 中。

3. 在存储时，对于每个窗口中的输入数据和标签数据，分别使用 np.ix_ 函数和对应的索引参数提取对应的列，并将其转换为 numpy 数组格式。

4. 最后，将存储的输入数据和标签数据转换为 numpy 数组类型，并将其赋值给 self.X 和 self.y。