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python - numpy 如何排序数组切片索引?

coder 2023-08-21 原文

我有一个形状为 (28,8,20) 的 np.array data,我只需要其中的某些条目,所以我要切片:

In [41]: index = np.array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 17, 18, 19])
In [42]: extract = data[:,:,index]
In [43]: extract.shape
Out[43]: (28, 8, 10)

到目前为止一切顺利,一切都应该如此。但现在我只想查看第一行最后一个索引中的前两个条目:

In [45]: extract[0,:,np.array([0,1])].shape
Out[45]: (2, 8)

等等,应该是 (8,2)。它改变了索引,即使我上次切片时它没有!根据我的理解,下面的行为应该是一样的:

In [46]: extract[0,:,:2].shape
Out[46]: (8, 2)

...但它正是我想要的!不过,只要我有一个 3D 数组,这两种方法似乎都是等价的:

In [47]: extract[:,:,np.array([0,1])].shape
Out[47]: (28, 8, 2)

In [48]: extract[:,:,:2].shape
Out[48]: (28, 8, 2)

如果我不仅想要前两个条目,还想要一个不规则的列表,我该怎么办?我当然可以在操作后转置矩阵,但这似乎非常违反直觉。 解决我的问题的更好方法是(尽管可能有更优雅的方法):

In [64]: extract[0][:,[0,1]].shape
Out[64]: (8, 2)

这把我们带到了实际

问题:

我想知道这种行为的原因是什么?决定这就是它应该如何工作的人可能比我更了解编程,并且认为这在某种程度上是一致的,而我完全没有。除非我有办法理解它,否则我可能会继续思考这个问题。

最佳答案

这是(高级)部分索引的情况。有 2 个索引数组和 1 个切片

If the indexing subspaces are separated (by slice objects), then the broadcasted indexing space is first, followed by the sliced subspace of x.

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.8.1/reference/arrays.indexing.html#advanced-indexing

高级索引示例指出,当 ind_1ind_2 可广播子空间为 shape (2,3,4) 时:

However, x[:,ind_1,:,ind_2] has shape (2,3,4,10,30,50) because there is no unambiguous place to drop in the indexing subspace, thus it is tacked-on to the beginning. It is always possible to use .transpose() to move the subspace anywhere desired.

换句话说,这个索引与x[:, ind_1][[:,ind_2] 不同。这 2 个数组共同定义一个 (2,3,4) 子空间。

在您的示例中,extract[0,:,np.array([0,1])] 理解为选择一个 (2,) 子空间([0] 和 [0,1] 共同作用,而不是顺序作用),并以某种方式将其与中间维度结合起来。

一个更详细的例子是 extract[[1,0],:,[[0,1],[1,0]]],它产生一个 (2, 2,8) 数组。这是第一个和最后一个维度以及中间维度的 (2,2) 子空间。另一方面,X[[1,0]][:,:,[[0,1],[1,0]]] 产生一个 (2,8,2 ,2),分别从第一个维度和最后一个维度中选取。

关键区别在于索引选择是顺序操作还是联合操作。 `[...][...] 语法已经可用于顺序操作。高级索引为您提供了一种联合索引的方法。

关于python - numpy 如何排序数组切片索引?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27094438/

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