用另一个数组切片多维数组

Question

编辑了一个更清晰的示例，并包含了解决方案

我想对任意维数组进行切片，我在其中固定第一个 n 维度并保留其余维度。此外，我希望能够将 n 固定尺寸存储在变量中。例如

Q = np.arange(24).reshape(2, 3, 4) # array to be sliced
# 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]]])

Q[0, 1, ...]  # this is what I want manually
# array([4, 5, 6, 7])

# but programmatically:
s = np.array([0, 1])
Q[s, ...]  # this doesn't do what I want: it uses both s[0] and s[1] along the 0th dimension of Q
# 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]]])

np.take(Q, s)  # this unravels the indices and takes the s[i]th elements of Q
# array([0, 1])

Q[tuple(s)]  # this works! Thank you kwin
# array([4, 5, 6, 7])

有干净的方法吗？

Answer 1

你可以这样做：

Q[tuple(s)]

或者这样：

np.take(Q, s)

这两个都产生 array([0.58383736, 0.80486868])。

对于 s 的元组版本与使用 s 本身进行索引的确切原因，我恐怕没有很好的直觉。我凭直觉尝试的另一件事是 Q[*s] 但这是一个语法错误。

Answer 2

我不确定你想要什么输出，但你可以做几件事。

如果你想要这样的输出：

array([[[0.46988733, 0.19062458],
        [0.69307707, 0.80242129],
        [0.36212295, 0.2927196 ],
        [0.34043998, 0.87408959],
        [0.5096636 , 0.37797475]],

       [[0.98322049, 0.00572271],
        [0.06374176, 0.98195354],
        [0.63195656, 0.44767722],
        [0.61140211, 0.58889763],
        [0.18344186, 0.9587247 ]]])

Q[list(s)] 应该可以。 np.array([Q[i] for i in s]) 也有效。

如果你想要这样的输出：

array([0.58383736, 0.80486868])

然后正如@kwinkunks 提到的那样，您可以使用 Q[tuple(s)] 或 np.take(Q, s)

用另一个数组切片多维数组

Slicing multi-dimensional array with another array

python

arrays

numpy-slicing