NumPy多维数组切片

Question

假设我已经定义了一个 3x3x3 的 numpy 数组，其代码如下：

x = numpy.arange(27).reshape((3, 3, 3))

现在，我可以使用x[:, 0, 1]获取包含每个3x3子数组的(0,1)元素的数组，它返回array([ 1, 10, 19])。如果我有一个元组(m,n)，并且想要检索存储在元组中的每个子数组(0,1)的(m,n)元素怎么办？

例如，假设我有t = (0, 1)。我尝试使用x[:, t]，但它没有正确的行为 - 它返回每个子数组的第0行和第1行。我找到的最简单的解决方案是：

x.transpose()[tuple(reversed(t))].transpose()

但我相信一定有更好的方法。当然，在这种情况下，我可以使用x [:，t [0]，t [1]]，但这不能推广到我不知道x和t具有多少维的情况。

- James

Answer 1

你可以先创建索引元组：

index = (numpy.s_[:],)+t 
x[index]

- HYRY

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很酷，谢谢您的帮助（wim 也是）。我在 scipy 找到了更多有关 s_ 和 slice 的示例。我想我之前看过那个列表，但没有看到任何相关的东西。 - James

Answer 2

HYRY的解决方案是正确的，但我一直觉得numpy的r_, c_和s_索引技巧看起来有点奇怪。因此，这里使用slice对象来实现等效操作：

x[(slice(None),) + t]

那个切片函数的参数只是终止位置（也就是说，使用None意味着全部选取，就像x[:]等同于x[None:None]）。

- wim