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我有一个三维 numpy 数组,我正在尝试使用两个一维 numpy 数组沿其第二维和第三维对其进行索引。也就是说:
np.random.seed(0)
dims = (1,5,5)
test_array = np.arange(np.prod(dims)).reshape(*dims)
test_array
产生:
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]]])
如果我然后创建两个数组来索引它:
idx_dim1 = np.array([0,2,4])
idx_dim2 = np.array([1,3])
我发现我不能同时应用这两个:
test_array[:,idx_dim1,idx_dim2]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-193-95b23ed3210c> in <module>()
----> 1 test_array[:,idx_dim1,idx_dim2]
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
我可以将它们分开
test_array[:, idx_dim1,:][:,:,idx_dim2]
这给出了
array([[[ 1, 3],
[11, 13],
[21, 23]]])
但这仅适用于只读意义 - 我无法像这样向 test_array 分配值,因为我分配给切片而不是原始切片。我也不太清楚为什么同时使用两个索引器不起作用。我在这里不理解 numpy 的一些概念上的细微差别吗?有没有一个好的解决方案可以让我分配值?
谢谢!
最佳答案
尝试
test_array[:, idx_dim1[:,None], idx_dim2] = some_value
哪里,
>>> test_array[:, idx_dim1[:,None], idx_dim2]
array([[[ 1, 3],
[11, 13],
[21, 23]]])
关于python - 在 numpy 数组上使用两个索引数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53551421/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!