【PYG】切片语法[:,]

在 Python 中,使用切片语法 [:,] 是一种方便的方式来选择多维数组或张量的特定部分。具体来说,这种语法在处理 NumPy 数组或 PyTorch 张量时非常有用。让我们详细解释一下为什么可以写成 [:, :] 以及这种语法的含义。

切片语法解释

  • ::表示选择数组或张量的整个范围。在一维数组或张量中,: 表示从头到尾选择所有元素。
  • [:, :]:对于二维数组或张量,第一部分 : 表示选择所有行,第二部分 : 表示选择所有列。

这种语法的效果是选择二维数组或张量的所有元素。

补充一点个人想法,通过代码验证

array[:, :2] 是 array[:, 0:2] 的简略写法
取出前两行array[0:2, :]和array[:2, :]是一样的

print(array[0:2, :])
[[0 1 2][3 4 5]]

组合使用 print(array[0:1, :2]),得到[[0 1]]

示例代码

以下是使用 NumPy 和 PyTorch 的一些示例,展示如何使用这种切片语法:

使用 NumPy
import numpy as np# 创建一个二维 NumPy 数组
array = np.array([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])# 打印整个数组
print("Entire array:")
print(array)# 使用 [:, :] 选择整个数组
print("Using [:, :] to select the entire array:")
print(array[:, :])# 使用 [:, :2] 选择所有行的前两列
print("Using [:, :2] to select all rows and first two columns:")
print(array[:, :2])

程序输出结果

Entire array:
[[0 1 2][3 4 5][6 7 8]]
Using [:, :] to select the entire array:
[[0 1 2][3 4 5][6 7 8]]
Using [:, :2] to select all rows and first two columns:
[[0 1][3 4][6 7]]
使用 PyTorch
import torch# 创建一个二维 PyTorch 张量
tensor = torch.tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])# 打印整个张量
print("Entire tensor:")
print(tensor)# 使用 [:, :] 选择整个张量
print("Using [:, :] to select the entire tensor:")
print(tensor[:, :])# 使用 [:, :2] 选择所有行的前两列
print("Using [:, :2] to select all rows and first two columns:")
print(tensor[:, :2])

具体到 edge_index 示例

在 PyTorch Geometric 中,edge_index 是一个形状为 [2, num_edges] 的张量,其中 num_edges 是图中的边数量。使用 [:, :] 语法表示选择整个 edge_index 张量。具体到 edge_index[:, :10],表示选择前 10 列(即前 10 条边)。

# 示例 PyTorch Geometric 数据
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],[1, 2, 0, 4, 5, 3, 7, 6, 5, 8]])# 选择前 10 列
print("First 10 edges (edge_index[:, :10]):")
print(edge_index[:, :10])

总结

  • [:, :]:选择整个二维数组或张量。
  • [:, :10]:选择二维数组或张量的前 10 列。
  • 这种语法在处理多维数据时非常方便,可以用于选择特定的子数组或子张量。

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