_safe_indexing

sklearn.utils._safe_indexing(X, indices, *, axis=0)

Gibt Zeilen, Elemente oder Spalten von X anhand von Indizes zurück.

Warnung

Dieses Dienstprogramm ist dokumentiert, aber privat. Das bedeutet, dass die Abwärtskompatibilität ohne einen Deprecationszyklus gebrochen werden kann.

Parameter:

Xarray-ähnlich, sparse-matrix, Liste, pandas.DataFrame, pandas.Series

Daten, aus denen Zeilen, Elemente oder Spalten entnommen werden. list wird nur unterstützt, wenn axis=0.

indicesbool, int, str, slice, array-ähnlich

• Wenn axis=0, werden boolesche und ganzzahlige Array-ähnliche Objekte, ganzzahlige Slices und skalare ganze Zahlen unterstützt.

• Wenn axis=1

  • Um eine einzelne Spalte auszuwählen, kann indices vom Typ int für alle X-Typen und str nur für DataFrames sein. Die ausgewählte Teilmenge ist 1D, es sei denn, X ist eine sparse Matrix, in diesem Fall ist sie 2D.

  • Um mehrere Spalten auszuwählen, kann indices einer der folgenden sein: list, array, slice. Der in diesen Containern verwendete Typ kann einer der folgenden sein: int, ‘bool’ und str. Jedoch ist str nur unterstützt, wenn X ein DataFrame ist. Die ausgewählte Teilmenge ist 2D.

axisint, Standard=0

Die Achse, entlang der X unterabgetastet wird. axis=0 wählt Zeilen aus, während axis=1 Spalten auswählt.

Gibt zurück:

subset

Teilmenge von X auf Achse 0 oder 1.

Anmerkungen

CSR, CSC und LIL Sparse Matrices werden unterstützt. COO Sparse Matrices werden nicht unterstützt.

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.utils import _safe_indexing
>>> data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> _safe_indexing(data, 0, axis=0)  # select the first row
array([1, 2])
>>> _safe_indexing(data, 0, axis=1)  # select the first column
array([1, 3, 5])