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假设我有一个形状为 (3, 4, 5) 的数组,并希望使用索引数组 [2, 1, 0] 沿第二个轴进行切片。
我无法用文字解释我想做什么,所以请引用下面的代码和图:
>>> src = np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5)
>>> index = [2,1,0]
>>> src
>>> array([[[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]],
[[20, 21, 22, 23, 24],
[25, 26, 27, 28, 29],
[30, 31, 32, 33, 34],
[35, 36, 37, 38, 39]],
[[40, 41, 42, 43, 44],
[45, 46, 47, 48, 49],
[50, 51, 52, 53, 54],
[55, 56, 57, 58, 59]]])
>>> # what I need is:
array([[[10, 11, 12, 13, 14]], # slice the 2nd row (index[0])
[[25, 26, 27, 28, 29]], # 1st row (index[1])
[[40, 41, 42, 43, 44]]]) # 0th row (index[2])
最佳答案
src[np.arange(src.shape[0]), [2, 1, 0]]
# src[np.arange(src.shape[0]), [2, 1, 0], :]
array([[10, 11, 12, 13, 14],
[25, 26, 27, 28, 29],
[40, 41, 42, 43, 44]])
我们需要计算 axis=0
的索引:
>>> np.arange(src.shape[0])
array([0, 1, 2])
我们已经有了 axes=1
的索引。然后我们切过 axis=3
以提取横截面。
关于python - Numpy 3D 数组数据沿指定轴切片,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53935951/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!