[英]Indexing a multi-dimensional array partially
import numpy as np
arr = np.random.rand(50,3,3,3,16)
ids = (0,0,2,10)
b = arr[:, ids] # don't work
b = arr[:, *ids] # don't work
b = arr[:][ids] # don't work
b = arr[:, tuple(ids)] # don't work
b = arr[: + ids] # don't work, obviously..
# b = arr[:,0,0,2,10].shape # works (desired outcome)
我知道對此有幾個問題,例如元組作為多維數組的索引,或者拆包元組/數組/列表作為Numpy數組的索引,但是它們都不適合我的情況。 基本上,我想在第一個軸上索引所有其余軸中指定的“列”中的所有內容(請參閱代碼的最后一行)。 在這種情況下(50,)
所需的輸出形狀應為(50,)
。
但是我想用元組/ ID列表建立索引,因為我需要遍歷它們,例如:
all_ids = ((0,0,0,2), (0,0,0,6), (1,1,0,2), (1,1,0,6),
(2,2,0,2), (2,2,0,6), (2,2,2,2), (2,2,2,6))
c = 0
for id in all_ids:
c += arr[:, id].sum()
將slice(None)
添加到ids
第一維,然后添加子集:
arr[(slice(None),) + ids].shape
# (50,)
哪里:
(slice(None),) + ids
# (slice(None, None, None), 0, 0, 2, 10)
注意slice(None, None, None)
等效於:
,即全部切片。 您可以在此處閱讀有關使用slice
對象進行索引的文檔 。
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