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a=np.arange(240).reshape(3,4,20)
b=np.arange(12).reshape(3,4)
c=np.zeros((3,4),dtype=int)
x=np.arange(3)
y=np.arange(4)
我想通过以下没有循环的步骤获得 2d (3,4) 形状数组。
for i in x:
c[i]=a[i,y,b[i]]
c
array([[ 0, 21, 42, 63],
[ 84, 105, 126, 147],
[168, 189, 210, 231]])
我试过了,
c=a[x,y,b]
但它显示
IndexError:形状不匹配:索引数组无法与形状 (3,) (4,) (3,4) 一起广播
然后我也尝试通过[:,None]
建立newaxis
,也是不行。
最佳答案
尝试:
>>> a[x[:,None], y[None,:], b]
array([[ 0, 21, 42, 63],
[ 84, 105, 126, 147],
[168, 189, 210, 231]])
您尝试了 a[x,y,b]
。注意错误信息:
>>> a[x, y, b]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast
together with shapes (3,) (4,) (3,4)
(3,)
意味着我们需要扩展 x
以将 3 作为第一维,将 4 作为第二维。我们通过指定 x[:,None]
来做到这一点(这实际上允许 x
被广播到任何大小的第二维度)。
同样,错误消息显示我们需要将 y
映射到 (3,4)
形状,我们使用 y[None,:]
。
如果有人愿意,我们可以用 np.newaxis
替换 None
:
>>> a[x[:,np.newaxis], y[np.newaxis,:], b]
array([[ 0, 21, 42, 63],
[ 84, 105, 126, 147],
[168, 189, 210, 231]])
np.newaxis
为无:
>>> np.newaxis is None
True
(如果我没记错的话,numpy
的某些早期版本对 newaxis
使用了不同的大写样式。不过,对于所有版本,None
似乎有效。)
关于python - 索引错误 : shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48858600/
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found : (Int, String, Option[java.lang.String]) required: (Int, String, Option[java.lang.String])
我是一名优秀的程序员,十分优秀!