Question

我知道如何取x[:,:,:,:,j,:]（取第4个第j个切片）。

如果维度在运行时已知并且不是已知常量，是否有办法做同样的事情？

Answer 1

这样做的一个选择是以编程方式构造切片：

slicing = (slice(None),) * 4 + (j,) + (slice(None),)

另一种方法是使用numpy.take()或ndarray.take()：

>>> a = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> a.take((1,), axis=0)
array([[3, 4]])
>>> a.take((1,), axis=1)
array([[2],
       [4]])

Answer 2

您可以使用slice函数并在运行时使用相应的变量列表调用它，如下所示：

# Store the variables that represent the slice in a list/tuple
# Make a slice with the unzipped tuple using the slice() command
# Use the slice on your array

示例：

>>> from numpy import *
>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = arange(27).reshape(3, 3, 3)
>>> s = slice(*a)
>>> b[s]
array([[[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]]])

这与：

相同

>>> b[1:2:3]
array([[[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]]])

最后，相当于在通常的表示法中不指定2 :之间的任何内容，就是将None放在您创建的元组中的那些位置。

Answer 3

如果在运行时决定一切，你可以这样做：

# Define the data (this could be measured at runtime)
data_shape = (3, 5, 7, 11, 13)
print('data_shape = {}'.format(data_shape))

# Pick which index to slice from which dimension (could also be decided at runtime)
slice_dim = len(data_shape)/2
slice_index = data_shape[slice_dim]/2
print('slice_dim = {} (data_shape[{}] = {}), slice_index = {}'.format(slice_dim, slice_dim, data_shape[slice_dim], slice_index))

# Make a data set for testing
data = arange(product(data_shape)).reshape(*data_shape)

# Slice the data
s = [slice_index if a == slice_dim else slice(None) for a in range(len(data_shape))]
d = data[s]
print('shape(data[s]) = {}, s = {}'.format(shape(d), s))

虽然这比ndarray.take()长，但如果slice_index = None会有效，就像阵列碰巧有这么少的尺寸而你实际上并不想要切片一样（但你不知道你不想提前切片。

Answer 4

您还可以使用省略号来替换重复的冒号。有关示例，请参阅answer至How do you use the ellipsis slicing syntax in Python?。

python：在给定维度索引的情况下提取多维数组的一个切片

4 个答案: