Python + 2-D数组切片+ ValueError：操作数不能一起广播

Question

这已经踢了我一脚...

我有以下信息：

 1. a 1-D array of longitudes
 2. a 1-D array of latitudues
 3. a 2-D array of some quantity (sized len(lat),len(long))

我想做的是根据一系列经度和纬度获取数组的子集

我已经尝试过这样的事情

ii = find( (lon >= xlims[0]) & (lon <= xlims[1]) )
jj = find( (lat >= ylims[0]) & (lat <= ylims[1]) )
z=array[jj, ii]

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

I have tried this using a boolean approach

ii = ( (lon >= xlims[0]) & (lon <= xlims[1]) )
jj = ( (lat >= ylims[0]) & (lat <= ylims[1]) )

但得到同样的错误。

我可能在这里有些微妙的地方，我想念...有什么想法吗？

Answer 1

我不知道您的find函数做什么，但是您可以使用np.ix_ 。 首先让我们做一些虚拟数据：

>>> lon = np.arange(10)
>>> lat = np.linspace(40,50,17)
>>> quant = np.random.random((len(lon),len(lat)))
>>> ii = (lon >= 2) & (lon < 5)
>>> jj = (lat >= 42) & (lat <= 44)

这给了我（用于此数据）

>>> ii
array([False, False,  True,  True,  True, False, False, False, False, False], dtype=bool)
>>> jj
array([False, False, False, False,  True,  True,  True, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False, False], dtype=bool)

当我们将其输入np.ix_ ，我们得到了可以用来索引的内容：

>>> np.ix_(ii,jj)
(array([[2],
       [3],
       [4]]), array([[4, 5, 6]]))

所以

>>> quant[np.ix_(ii,jj)]
array([[ 0.51567424,  0.84138194,  0.6267137 ],
       [ 0.1865154 ,  0.7785198 ,  0.16720573],
       [ 0.80563691,  0.82990892,  0.28402503]])