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a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600])
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b=a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
b.shape #(9,2,4,5)
最佳答案
此行为在 numpy documentation 中有所描述。 .在表达式中
a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
0和
[1,3,5,30,17,24,30,100,120]是高级索引，由切片分隔。正如文档所解释的那样，在这种情况下，来自高级索引的维度将首先出现在结果数组中。
0由切片
0:1它将改变这种情况(因为它只会留下一个高级索引)，然后维度的顺序将被保留。因此，解决此问题的一种方法是使用
0:1切片然后挤压相应的轴:
a[:,0:1,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]].squeeze(axis=1)
np.moveaxis(a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]], 0, -1)
关于python - numpy切片奇怪的行为，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/68808302/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！