索引可变维数的 ndarray

Question

我有一个 numpy ndarray 实例，但大小可变。

import numpy as np
dimensions = (4, 4, 4)
myarray = np.zeros(shape = dimensions)

在这种情况下，我得到了一个“立方”形状的数组，如果我想索引一个切片，myarray我可以使用它myarray[:][:][0]，因为我知道有 3 个维度（我使用 3 对[]）。

如果是 4 维，我会使用myarray[:][:][:][0]. 但由于维度的数量可能会改变，所以我不能以这种方式对其进行硬编码。

如何根据维数对此类数组的切片进行索引？看似简单的问题，却想不出任何解决方案。

Answer 1

您myarray使用 1 个括号组而不是多个括号组进行索引：

myarray[:,:,:,i]
myarray[:,2,:,:]
myarray[...,3]
myarray[...,3,:]

:您想要的每个维度都有 一个。...代表多个:- 前提numpy是可以清楚地识别数字。

尾随:可以省略，当然使用 时除外...。

take可以同样的方式使用；它接受一个axis参数：

np.take(myarray, i, axis=3)

您还可以将索引构建为元组，例如

ind = [slice(None)]*4
ind[2] = 3
myarray[tuple(ind)]
# same as myarray[:,:,3,:]
# myarray.take(3, axis=2)

np.apply_along_axis执行这种类型的索引。

例如

In [274]: myarray=np.ones((2,3,4,5))

In [275]: myarray[:,:,3,:].shape
Out[275]: (2, 3, 5)

In [276]: myarray.take(3,axis=2).shape
Out[276]: (2, 3, 5)

In [277]: ind=[slice(None)]*4; ind[2]=3

In [278]: ind
Out[278]: [slice(None, None, None), slice(None, None, None), 3, slice(None, None, None)]

In [279]: myarray[tuple(ind)].shape
Out[279]: (2, 3, 5)