Question

我有一个3d张量，我想从dim = 2中选择不同的切片。类似于a[[0, 1], :, [slice(2, 4), slice(1, 3)]]。

a=np.arange(2*3*5).reshape(2, 3, 5)
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],
        [25, 26, 27, 28, 29]]])
# then I want something like a[[0, 1], :, [slice(2, 4), slice(1, 3)]]
# that gives me np.stack([a[0, :, 2:4], a[1, :, 1:3]]) without a for loop
array([[[ 2,  3],
        [ 7,  8],
        [12, 13]],

       [[16, 17],
        [21, 22],
        [26, 27]]])

我见过this，这不是我想要的。

Answer 1

您可以按照此处的说明使用advanced indexing。在这种情况下，您将必须传递行ID [0, 1]和列ID 2, 3和1, 2。这里的2,3表示[2:4]，而1, 2表示[1:3]

import numpy as np
a=np.arange(2*3*5).reshape(2, 3, 5)

rows = np.array([[0], [1]], dtype=np.intp)
cols = np.array([[2, 3], [1, 2]], dtype=np.intp)

aa = np.stack(a[rows, :, cols]).swapaxes(1, 2)
# array([[[ 2,  3],
#         [ 7,  8],
#         [12, 13]],

#        [[16, 17],
#         [21, 22],
#         [26, 27]]])

避免swapaxes并以所需格式获得结果的另一种等效方法是

aa = np.stack(a[rows, :, cols], axis=2).T

我想出的第三种方法是传递索引列表。这里的[0, 0]对应于[2,3]，[1, 1]对应于[1, 2]。 swapaxes只是为了获得所需的输出格式

a[[[0,0], [1,1]], :, [[2,3], [1,2]]].swapaxes(1,2)

Answer 2

解决方案...

import numpy as np
a = np.arange(2*3*5).reshape(2, 3, 5)
np.array([a[0,:,2:4], a[1,:,1:3]])

从每个numpy行中选择不同的切片

2 个答案: