麻木切片奇怪的行为 [英] numpy slice strange behavior

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本文介绍了麻木切片奇怪的行为的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个这样的5维数组

a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600])
a.shape #(2,3,4,5,600)

我要获取第二维的第一个元素和最后一个维的几个元素

b=a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
b.shape #(9,2,4,5)

如您所见,最后一个维度自动转换为第一个维度。 为什么?如何避免这种情况呢?

推荐答案

numpy documentation中介绍了此行为。在表达式中

a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
0[1,3,5,30,17,24,30,100,120]都是高级索引,由切片分隔。正如文档所解释的那样,在这种情况下,来自高级索引的维度将首先出现在结果数组中。

如果我们将0替换为切片0:1,将改变这种情况(因为它将只留下一个高级索引),然后维度的顺序将保持不变。因此,解决此问题的一种方法是使用0:1切片,然后挤压适当的轴:

a[:,0:1,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]].squeeze(axis=1)

或者,可以保留两个高级索引,然后重新排列轴:

np.moveaxis(a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]], 0, -1)

这篇关于麻木切片奇怪的行为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!

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