动态 Python 数组切片

Question

我面临的情况是我有一个非常大的numpy.ndarray（实际上，它是一个 hdf5 数据集），我需要快速找到一个子集，因为它们整个数组无法保存在内存中。但是，我也不想遍历这样的数组（即使声明内置的 numpy 迭代器抛出 a MemoryError），因为我的脚本实际上需要几天才能运行。

因此，我面临迭代数组的某些维度的情况，以便我可以对完整数组的缩减子集执行数组操作。为此，我需要能够动态切出数组的一个子集。动态切片意味着构造一个元组并传递它。

例如，代替

my_array[0,0,0]

我可能会用

my_array[(0,0,0,)]

问题是：如果我想手动沿数组的特定维度/轴切出所有值，我可以执行类似的操作

my_array[0,:,0]
> array([1, 4, 7])

但是，如果我使用元组，这将不起作用：

my_array[(0,:,0,)]

我会在哪里得到一个SyntaxError.

当我必须动态构造切片以将某些内容放入数组的括号中时，我该怎么做？

Answer 1

您可以使用 python自动切片slice：

>>> a = np.random.rand(3, 4, 5)
>>> a[0, :, 0]
array([ 0.48054702,  0.88728858,  0.83225113,  0.12491976])
>>> a[(0, slice(None), 0)]
array([ 0.48054702,  0.88728858,  0.83225113,  0.12491976])

该slice方法读作slice(*start*, stop[, step]). 如果只传递一个参数，则将其解释为slice(0, stop)。

在上面的例子中:被转换slice(0, end)为相当于slice(None).

其他切片示例：

:5 -> slice(5)
1:5 -> slice(1, 5)
1: -> slice(1, None)
1::2 -> slice(1, None, 2)