構建一個包含冒號的元組，用於索引一個 numpy 數組

Question

我創建了一個用於處理特定類型的多維數據的類。 此類具有三個屬性： 包含軸名稱的列表 ( self.axisNames )； 包含沿每個軸的參數值的字典（ self.axes ；使用軸名稱中的條目鍵入）； 和一個包含數據的 numpy 數組，每個軸都有一個維度（ self.intensityArr ）。

該類還具有根據我對特定情況的需要動態添加新軸的函數，這使得索引強度 Arr 成為一個棘手的命題。 為了更好地建立索引，我開始編寫一個函數來構建我需要的索引：

內課：

def indexIntensityArr(self,indexSpec):
    # indexSpec is a dictionary containing axisName:indexVal entries (indexVal is an int)
    # I want the function to return a tuple for use in indexing (see below def)
    indexList = []
    for axis in self.axisNames:
        if axis in indexSpec:
            indexList.append(indexSpec[axis])
        else:
            # <do something to add : to index list (tuple)>
    return tuple(indexList)

課外：

# ... create an instance of my class called myBlob with 4 dimensions ...

mySpec = {'axis1':10,'axis3':7}
mySlicedArr = myBlob.intensityArr[myBlob.indexIntensityArr(mySpec)]

我希望上面的結果 mySlicedArr 是一個二維數組。

我需要在“else”子句中添加什么才能在用於索引強度Arr的元組中獲得 :（或等效項）？ 這可能是解決問題的糟糕方法嗎？

Answer 1

在索引[] ，一個:被轉換為一個slice ，整個內容作為一個元組傳遞給__getitem__

indexList = []
for axis in self.axisNames:
    if axis in indexSpec:
        indexList.append(indexSpec[axis])
    else:
        indexList.append(slice(None))

有幾個numpy函數使用這樣的索引技巧 - 即構建索引值和切片的元組。 或者，如果他們需要改變它，他們將從一個列表開始，該列表可以變異，並在使用前將其轉換為元組。 （例如np.apply_along_axis ）

是的，切片的完整規范是slice(start, stop, step) ，開始和停止是可選的。 與np.arange或range相同。 而None等價於:表達式中未指定的值。

np.lib.index_tricks.py一個小自定義類將 : 符號轉換為切片：

In [61]: np.s_[:,:1,0:,::3]
Out[61]: 
(slice(None, None, None),
 slice(None, 1, None),
 slice(0, None, None),
 slice(None, None, 3))

Answer 2

要添加到 hpaulj 的答案中，您可以非常簡單地擴展您的設置，通過使用np.s_使其更加通用。 在slice上使用它的優點是您可以更輕松、更透明地使用numpy的切片語法。 例如：

mySpec = {'axis1': np.s_[10:15], 'axis3': np.s_[7:8]}
mySlicedArr = myBlob.intensityArr[myBlob.indexIntensityArr(mySpec)]

（額外信息： np.s_[7:8]僅檢索第 7 列，但它保留了維度，即您的切片數組仍將是 4D，該維度的形狀為 1：對於廣播非常有用）。

如果您還想在函數定義中使用相同的語法：

indexList = []
for axis in self.axisNames:
    if axis in indexSpec:
        indexList.append(indexSpec[axis])
    else:
        indexList.append(np.s_[:])
return tuple(indexList)

所有這些都可以通過slice來完成。 np.s_[10:15]您可以將np.s_[10:15]指定為slice(10, 15) ，將np.s_[:]為slice(None) 。