NumPy数组切片的奇怪行为

Question

我有一个像这样的 5 维数组

a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600])
a.shape #(2,3,4,5,600)

我想获取第二维度的第一个元素，以及最后一维度的多个元素。

b=a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
b.shape #(9,2,4,5)

正如你所看到的，最后一个维度被自动转换为第一个维度。为什么？如何避免这种情况？

- Katelynn ruan

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尝试运行以下代码：b = a[:,0:1,:,:,[100,300,500]]，即在第1维上使用切片0:1。 - not_speshal

那个可以用，但需要额外步骤来去除第二维。我发现这个可以 a[:, :, :, :, [1,3,5,30,17,24,30,100,120]][:, 0, :, :, :] - Katelynn ruan

Answer 1

这种行为在 numpy 文档中有所描述。在表达式中：

a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]

0和[1,3,5,30,17,24,30,100,120]都是高级索引，通过切片分隔。如文档所述，在这种情况下，来自高级索引的维度将首先出现在结果数组中。

如果我们用切片0:1替换0，将会改变这种情况（因为它只留下一个高级索引），然后维度的顺序将被保留。因此，修复此问题的一种方法是使用切片0:1，然后挤压适当的轴：

a[:,0:1,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]].squeeze(axis=1)

另外一种方法是保留这两个高级索引，然后重新排列轴：

np.moveaxis(a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]], 0, -1)

- bb1