lấy phần thứ i của kích thước k-th trong một mảng có nhiều mảng

Question

Tôi có một mảng có kích thước hai chiều n hai chiều và tôi muốn có được một phần của kích thước -thứ của kích thước k. Phải có một cái gì đó tốt hơn so với

# ... 
elif k == 5: 
    b = a[:, :, :, :, :, i, ...] 
# ... 

Answer 1

b = a[(slice(None),) * k + (i,)] 

Xây dựng các tuple lập chỉ mục bằng tay.

Theo tư liệu trong Python language reference, một biểu hiện của hình thức

a[:, :, :, :, :, i] 

được chuyển thành

a[(slice(None), slice(None), slice(None), slice(None), slice(None), i)] 

Chúng ta có thể đạt được hiệu quả tương tự bằng cách xây dựng tuple trực tiếp thay vì sử dụng ký hiệu cắt. (Có caveat nhỏ mà xây dựng các tuple trực tiếp sản xuất a[(i,)] thay vì a[i] cho k=0, nhưng NumPy xử lý những giống nhau cho vô hướng i.)

Answer 2

Tôi không chắc chắn nếu nó sẽ làm việc cho k mờ nhưng nó cho 2 mờ

a.take(i,axis=k) 

Answer 3

về cơ bản, bạn muốn để có thể lập trình tạo ra các tuple :, :, :, :, :, i, ... để vượt qua nó trong khi chỉ số của a. Thật không may, bạn không thể đơn giản sử dụng phép nhân tuple bình thường trên toán tử kết nối trực tiếp (tức là, (:,) * k sẽ không hoạt động để tạo ra một bộ gồm k toán tử kết nối). Tuy nhiên, bạn có thể lấy một thể hiện của một "dấu hai chấm" bằng cách sử dụng colon = slice(None). Sau đó, bạn có thể làm b = a[(colon,) * k + (i,)], có hiệu quả sẽ lập chỉ mục a ở cột thứ i của thứ nguyên k.

Bao bì này trong một hàm, bạn sẽ nhận được:

def nDimSlice(a, k, i): 
    colon = slice(None) 
    return a[(colon,) * k + (i,)] 

Answer 4

Tôi không chắc chắn nếu phương pháp này sẽ tạo ra toàn bộ một bản sao của mảng *, nhưng tôi sẽ phải mất một lát các hoán ma trận để có được trục thứ k:

import numpy as np 

def get_slice(arr, k, i): 
    if k >= arr.ndim: #we need at least k dimensions (0 indexed) 
     raise ValueError("arr is of lower dimension than {}".format(k)) 

    axes_reorder = list(range(arr.ndim)) #order of axes for transpose 
    axes_reorder.remove(k) #remove original position of k 
    axes_reorder.insert(0,k) #insert k at beginning of order 

    return arr.transpose(axes_reorder)[i] #k is first axis now 

này cũng có thêm tiền thưởng của kiểm tra dễ dàng hơn số lượng kích thước trước khi thử các slice.

* theo docs, chế độ xem bộ nhớ được tạo bất cứ khi nào có thể.

Answer 5

đây là một mục cuối có thể xử lý đối số trục tiêu cực mà không cần phải biết hình dạng của toán hạng của nó trước:

def put_at(inds, axis=-1, slc=(slice(None),)): 
    return (axis<0)*(Ellipsis,) + axis*slc + (inds,) + (-1-axis)*slc 

Để được sử dụng như trong

a[put_at(ind_list,axis=axis)] 

ind_list có thể là một đại lượng vô hướng như trong trường hợp của bạn hoặc một cái gì đó thú vị hơn là tốt.

Đã sao chép từ this nhận xét của tôi.