如何搭配numpy的切片列表索引？ [英] How to mix numpy slices to list of indices?

问题描述

我有一个 numpy.array ，名为电网，与形状：

I have a numpy.array, called grid, with shape:

grid.shape = [N, M_1, M_2, ..., M_N]

的N，M_1，M_2，值......，M_N只初始化后知道​​的。

The values of N, M_1, M_2, ..., M_N are known only after initialization.

在这个例子中，假设N = 3和M_1 = 20，M_2 = 17，M_3 = 9：

For this example, let's say N=3 and M_1 = 20, M_2 = 17, M_3 = 9:

grid = np.arange(3*20*17*9).reshape(3, 20, 17, 9)

我想遍历这个数组，如下：

I am trying to loop over this array, as follows:

for indices, val in np.ndenumerate(grid[0]):
    print indices
    _some_func_with_N_arguments(*grid[:, indices])

目前的第一次迭代，指数=（0，0，0）和

At the first iteration, indices = (0, 0, 0) and:

grid[:, indices] # array with shape 3,3,17,9

而我想这是只有三个元素的数组，很像：

whereas I want it to be an array of three elements only, much like:

grid[:, indices[0], indices[1], indices[2]] # array([   0, 3060, 6120])

这，但是我无法实现像在上述行，因为我不知道先验是什么指数的长度。

我使用Python 2.7版，而是一个版本无关的实现是欢迎： - ）

I am using python 2.7, but a version-agnostic implementation is welcome :-)

推荐答案

您可以添加片（无）手动索引元组：

You can add slice(None) to the index tuple manually:

>>> grid.shape
(3, 20, 17, 9)
>>> indices
(19, 16, 8)
>>> grid[:,19,16,8]
array([3059, 6119, 9179])
>>> grid[(slice(None),) + indices]
array([3059, 6119, 9179])

请参阅此处文档中更多。

这篇关于如何搭配numpy的切片列表索引？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！