python - 使用 range/arange 函数作为参数索引/切片 2d numpy 数组

Question

我对numpy有一个基本的怀疑。我在 Ubuntu 14.04 上使用 Python 2.7、numpy-1.9.2。

例如，我将 2d numpy 数组初始化为 a = np.zeros((10,10))。

然后我尝试通过以下方式使用范围函数作为索引来索引它的一部分:

a[范围(0,5),范围(0,5)]。我得到一个形状数组 (5,)。我想要的是二维数组 a 的前 5 行和前 5 列。

当我执行 a[:5,:5] 时，它似乎给了我一个形状为 (5,5) 的数组。

有人可以向我解释为什么使用范围函数指定索引会失败吗？即使在使用了将近一年之后，我仍然对 numpy 索引感到困惑。

提前感谢您的帮助。

Answer 1

对于range，您正在使用整数数组索引，如下所述:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#integer-array-indexing

要获得 a[0:5,0:5] 的等价物，您必须利用“广播”。这里第一个索引是列向量

a[np.arange(0,5)[:,None],range(0,5)]

In [137]: np.arange(0,5)[:,None]
Out[137]: 
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4]])

我可以详细介绍，但您也可以阅读该文档。

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np.ix_ 是一个有助于生成这种索引数组的实用程序:

In [507]: np.ix_(range(0,5),range(0,5))
Out[507]: 
(array([[0],
        [1],
        [2],
        [3],
        [4]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]]))

此 (5,1) 数组针对 (1,5) 数组进行广播以生成 (5,5) 索引数组。

MATLAB 和 numpy 选择了替代的高级索引方法:

在 MATLAB/Octave 中，a([1,2,3],[1,2,3]) 索引 (3,3) block 。在 numpy 中，a[[1,2,3],[1,2,3]] 索引 (3,) 对角线。

a(sub2ind(size(a),[1,2,3],[1,2,3])) 是 Octave 对角线； a[np.ix_([1,2,3],[1,2,3])] 是 numpy block 。