獲取切片的numpy ndarray（用於人為維度）

Question

我有一個任意維度的Numpy數組，以及一個索引向量，其中每個維度包含一個數字。 我想獲得與索引集相對應的數組切片，小於所有維度的索引數組中的值，例如

A = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8],
              [9,10,11,12]])
index = [2,3]

result = [[1,2,3],
          [5,6,7]]

直觀的語法類似於A[:index] ，但是由於明顯的原因，它無法正常工作。

如果數組的尺寸是固定的，我可以寫成A[:index[0],:index[1], ... :index[n]] ; 我是否可以使用某種列表理解功能，例如A[:i for i in index] ？

Answer 1

您可以一次切片多個尺寸：

result = A[:2,:3]

將維度1擴展到索引2，將維度2擴展到索引3。

如果您具有任意尺寸，則還可以創建一個切片tuple ：

slicer = tuple(slice(0, i, 1) for i in index)
result = A[slicer]

切片定義start （0）， stop （您指定的索引）和step （1）-基本類似於range但可用於索引。 元組的第i個條目將切片數組的第i個維度。

如果僅指定stop -indices，則可以使用速記：

slicer = tuple(slice(i) for i in index)

如果您知道尺寸的數量，我建議第一個選擇，如果您不知道尺寸，則建議最后一個選擇。