Numpy 数组在使用索引访问时改变形状

Question

我有一个尺寸为 MxNxO 的小矩阵 A

我有一个大矩阵 B，尺寸为 KxMxNxP，P>O

我有一个维度为 Ox1 的索引向量 ind

我想做：

B[1,:,:,ind] = A

但是，我的等式的左边

 B[1,:,:,ind].shape

维度为 Ox1xMxN，因此我无法将 A (MxNxO) 广播到其中。

为什么这样访问B会改变左边的尺寸？我怎样才能轻松实现我的目标？谢谢

Answer 1

有一个功能，如果不是错误的话，当在高级索引中间混合切片时，切片维度放在最后。

例如：

In [204]: B = np.zeros((2,3,4,5),int)
In [205]: ind=[0,1,2,3,4]
In [206]: B[1,:,:,ind].shape
Out[206]: (5, 3, 4)

3,4维度已经放在了ind,5.

之后

我们可以通过先索引 1，然后索引其余的来解决这个问题：

In [207]: B[1][:,:,ind].shape
Out[207]: (3, 4, 5)
In [208]: B[1][:,:,ind] = np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5)
In [209]: B[1]
Out[209]: 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]],

       [[20, 21, 22, 23, 24],
        [25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34],
        [35, 36, 37, 38, 39]],

       [[40, 41, 42, 43, 44],
        [45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54],
        [55, 56, 57, 58, 59]]])

这仅在第一个索引是标量时有效。如果它也是一个列表（或数组），我们会得到一个中间副本，并且不能像这样设置值。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/arrays.indexing.html#combining-advanced-and-basic-indexing

它在其他 SO 问题中出现过，虽然不是最近。

Numpy 数组在使用索引访问时改变形状

Numpy array changes shape when accessing with indices

numpy

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