python - Numpy 数组 任意维度的顺序索引数组

Question

当维数 n 任意时，是否可以顺序索引 numpy 数组中的点？

n=4 时所需行为的示例:

>>> A = np.mgrid[[slice(0,11,1)]*4]
>>> A[XXX_0] # The "first" point in A
array([0,0,0,0])
>>> A[XXX_1] # The "second" point in A
array([0,0,0,1])
>>> A[XXX_11]
array([0,0,1,0])
>>> A[XXX_14640] # The "last" point in A
array([10,10,10,10])

应该用什么替换上面的 XXX 才能得到上面的输出？

我不想将 A 转换为 2D 数组(例如，使用 A = A.T.reshape(-1,n))，因为这会删除网格结构(由 mgrid 生成)对于我的应用程序来说是必需的。

Answer 1

您可以使用 A = A.T.reshape(-1,n) 的以下变体:

B = A.reshape(n, -1).T

• A 不会被覆盖，并且其网格结构仍然保留。
• 不复制任何数据 - B 是 A 的 View (仅有效，因为我们在 .T 之前 reshape )

现在您可以使用 A 访问网格结构中的数据，使用 B 访问平面结构中的相同数据。

示例:

A = np.mgrid[[slice(0,11,1)]*4]
B = A.reshape(4, -1).T

# modify first point
print(B[0])  # [0 0 0 0]
B[0] = [1, 3, 3, 7]
print(A[:, 0, 0, 0, 0])  # [1 3 3 7]