使用列表切片数组

Question

因此，我创建了一个numpy数组:

a = np.arange(25).reshape(5,5)

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]])

传统的切片 a[1:3,1:3] 返回

array([[6,7], [11,12]])

使用第二个列表也是这样 a[1:3,[1,2]]

array([[6,7], [11,12]])

然而，a[[1,2],[1,2]] 返回

array([6,12])

显然我在这里理解有误。话虽如此，在某些情况下，使用列表进行切片可能非常有用。

干杯， keng

- keng

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a[[1,2],[1,2]] 应该改为 a[[1:2],[1:2]] 吗？a[1:3,[1,2]] 中有错别字吗？还是我理解有误？ - SherylHohman

Answer 1

您观察到了所谓的高级索引的效果。让我们考虑一下链接中的示例：

import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(x)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
print(x[[0, 1, 2], [0, 1, 0]])  # [1 4 5]

您可以将其视为提供网格的（笛卡尔）坐标列表，如下所示：

print(x[0,1])  # 1
print(x[1,1])  # 4
print(x[2,0])  # 5

- Daweo

Answer 2

在最后一种情况下，两个单独的列表被视为独立的索引操作（这确实是很笨拙的措辞，请耐心等待）。

Numpy看到两个由两个整数组成的列表，并决定您因此要求两个值。每个值的行索引来自第一个列表，而每个值的列索引来自第二个列表。因此，您将获得a[1, 1]和a[2, 2]。冒号符号不仅扩展到您准确推断的列表，还告诉numpy您想要该范围内的所有行/列。

如果您提供手动筛选的列表索引，则它们必须具有相同的大小，因为每个/任何列表的大小都是您将获得的元素数量。例如，如果您想要行1,2,3中列1和2中的元素：

>>> a[1:4,[1,2]]
array([[ 6,  7],
       [11, 12],
       [16, 17]])

但是

>>> a[[1,2,3],[1,2]]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)

前者告诉numpy您想要一系列行和特定列，而后者则表示“获取（1,1）、（2,2）和（3，嘿！其他索引在哪里？）处的元素”。

- inspectorG4dget

Answer 3

a[[1,2],[1,2]] 的意思是，我想要 a[1,1] 和 a[2,2]。有几种方法可以解决这个问题，我可能甚至没有最好的方法，但你可以尝试一下。

a[[1,1,2,2],[1,2,1,2]]

这将为您提供上述内容的扁平化版本

a[[1,2]][:,[1,2]]

这将为您提供正确的切片，它将使用行[1,2]和列[1,2]来工作。

- cmxu

Answer 4

它触发高级索引，因此第一个切片是行索引，第二个是列索引。对于每一行，它选择相应的列。

a[[1,2], [1,2]] -> [a[1, 1], a[2, 2]] -> [6, 12]

- ferhatelmas