元组作为多维数组中的索引以及切片

Question

我有一个 3 维数组A ，我需要通过元组x=[1,1]访问A[:,1,1] ] 。 像这样的东西：

x = [1,1]
A[:,*x]

但是，这样做会出现语法错误。 我希望能够使用变量x访问A[:,1,1]的元素，我该怎么做？

谢谢！

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第二个问题：

如何做同样的事情，而不是切片:使用 boolean 数组。 例如，如果t是一个布尔数组，则获得A[t, *x]

Answer 1

您可以执行以下操作：

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((2, 3, 2))
print(A)

x = [1, 1]
print(A[(slice(None), *x)])

您可以使用slice(None)而不是:来构建切片元组。 tuple 环境允许使用 * 运算符进行值解包。

Output：

[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 6  7]
  [ 8  9]
  [10 11]]]

[3 9]

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要验证它是否匹配：

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((2, 3, 2))
x = [1, 1]
s = (slice(None), *x)
print(np.allclose(A[s], A[:, 1, 1]))  # True

*这是对此处找到的答案的修改：沿动态指定的轴切片 numpy 数组

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编辑以反映对问题和评论的编辑：

澄清一下，您可以在元组环境中解压缩任何您喜欢的可迭代对象。 * 运算符通常在元组中起作用。 随心所欲地订购您的元素。 混合不同的迭代、类型、 slice(None) ，无论你想如何构建你的切片，只要你最终得到一个有效的值序列，它就会按预期运行。

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((2, 3, 2))
t = [True, False]
x = [1, 1]
print(np.allclose(A[(*t, *x)], A[True, False, 1, 1]))  # True

您还可以在元组中添加完整列表：

print(np.allclose(A[(t, *x)], A[[True, False], 1, 1]))  # True

Answer 2

你可以使用slice(None)而不是: ，所以

y = tuple([slice[None]] + x)
A[y]

是你需要的。