索引和切片多维列表

Question

假设我有一个类似于任意维度的 ND 数组（让ndim是维度数）和一个len(indexes) == ndim的元组indexes的嵌套列表（ ndlist ）。 如果ndlist是一个 ND 数组，我可以执行以下操作：

ndlist[indexes] = (some object)

列表的等价物是什么？ 请注意， ndim是任意的，所以我不能像这样对其进行硬编码：

ndlist[indexes[0]][indexes[1]]... = (some object)

这是ndim == 3的示例：

ndlist = [[[10, 10], [10, 10]],[[10, 10], [10, 10]]] % 3-D (2x2x2) 列表，所有元素等于 10

当我事先知道ndim 时，我可以像这样编辑ndlist的 (0,0,0) 元素：

ndlist[0][0][0] = 11 % 从 10 到 11 的变化需要 3 [0] 秒

现在假设 ndims == 4（4 维列表）。 编辑 ndlist 的 (0,0,0,0) 元素需要这样的东西：

ndlist[0][0][0][0] = 11 % 更改为 11 需要 4 [0] 秒

对于任意 ndim：

ndlist[0][0][0]...[0] = 11 %change 到 11 需要 ndim [0]s 顺序

如您所见，对于预先不知道 ndim 的一般情况，我无法以这种方式索引列表，因为它需要键入与 ndim 一样多的 [0]。

如果我有一个这样的数组而不是列表：

ndarray = np.array(ndlist)

访问 (0, 0, 0, ... ,0) 不会成为问题，因为我可以使用元组同时索引所有维度，如下所示：

% 3d 案例

索引 = (0,0,0)

ndarray[索引]

% 4d 案例

索引 = (0,0,0,0)

ndarray[索引]

% 案例

索引 = (0, 0, 0, ... ,0) % 我可以用代码生成这个

ndarray[索引] = 11

有没有办法用这样的单个元组索引列表？ 更好的是，元组可以保存切片而不是索引吗？ 例如数组也允许这样做：

ndarray[ 0:2 , 0, 0] = np.array([0, 0])

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我的问题找到的唯一解决方案是使用递归一次索引一个维度。 有更好的解决方案吗？ 谢谢！

Answer 1

现在我明白了这个问题。 如果您愿意拥有一个对您来说很容易的函数 donig。 否则，您需要创建自己的列表类型。

功能

您将需要一个函数，它接受一个列表和n （未知）个元素。 n意味着您将需要*argv

该函数将获取列表并获取n ( argv ) 中的第i个元素。

def get_element(the_list, *argv):
    sub_list = the_list.copy()
    for i in argv:
        sub_list = sub_list[i]

    return sub_list

注意：该函数复制原始list以确保它没有被更改。

注意：您还需要处理index out of range错误。 现在它会引发TypeError: 'blabla' object is not subscriptable 。

您自己的列表类型

在这里，您将创建一个具有任何名称的类（让我们使用TypedList ），它继承自list并覆盖__getitem__方法。

class TypedList(list):
    def __getitem__(self, keys):
        sub_list = self.copy()
        for i in keys:
            sub_list = sub_list[i]

        return sub_list


if __name__ == '__main__':
    ndlist = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
    lst = TypedList(ndlist)
    print(lst[1, 1, 0, 2])

在这里，您还需要处理index out of range错误。