python - 对 3d numpy 数组进行子集化

Question

我已经检查了 numpy 文档，但一些索引仍然让我困惑。我有一个 numpy 数组，其形状为 (40000, 432)，看起来像:

arr = [[1,2,3......431,432],
       [1,2,3......431,432],
       [1,2,3......431,432],
       ....................
       [1,2,3......431,432]'
       [1,2,3......431,432]]

我想在一个范围(即 20-50)内对每个数组进行子集化，以便形状为 (40000, 30)，它看起来像:

subarr = [[20,21,22...48,49,50],
          [20,21,22...48,49,50],
          [20,21,22...48,49,50],
          .....................
          [20,21,22...48,49,50]]

我尝试的所有操作要么返回错误，要么给出形状 (30, 432)，这不是我需要的。如何沿着我想要的轴对二维数组进行子集化？

Answer 1

您想使用numpy slicing :

arr = np.zeros((40000, 432))
subarr = arr[:, 20:50]
print(subarr.shape)

输出

(40000L, 30L)

形状输出中的L表示该整数是Python类型long。