numpy 数组切片产生错误索引数组无法一起广播答案

【问题标题】：numpy array slicing produces an error indexing arrays could not be broadcast togethernumpy 数组切片产生错误索引数组无法一起广播
【发布时间】：2022-02-27 04:13:51
【问题描述】：

我有一个np.array：

a = np.array([x for x in range(10) for y in range(10)]).reshape(10, 10)

我想获得3rd 和6th 行列4,7,10 - 标记为绿色。

我试过了：

a[[2,5]] # gives me the rows  I want
a[[2,5], [3,6,10]]  # produces an an error

IndexError: 形状不匹配：索引数组无法与形状 (2,) (3,) 一起广播

最后的结果应该是这样的：

[[2,2,2],
[5,5,5]]

我的错误在哪里？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

第一个索引列表必须是 (2,1) 形状（或等效列表）：

In [31]: a[[[2], [5]], [3, 6, 9]]
Out[31]: 
array([[2, 2, 2],
       [5, 5, 5]])

你明白broadcasting的错误信息是什么意思吗？

对于简单的加法，(2,1) 数组与 (3,) 一起广播以产生 (2,3) 结果：

In [32]: I, J = np.array((2, 5)), np.array((3, 6, 9))
In [33]: I, J
Out[33]: (array([2, 5]), array([3, 6, 9]))
In [34]: I + J
Traceback (most recent call last):
  Input In [34] in <module>
    I + J
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,) (3,) 

In [35]: I[:, None] + J
Out[35]: 
array([[ 5,  8, 11],
       [ 8, 11, 14]])

同样的想法也适用于多个数组的索引。

您的a 可以使用相同的逻辑创建：

In [38]: np.arange(10)[:, None] + np.zeros(10,int)
Out[38]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7],
       [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8],
       [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]])

使用 2 个大小匹配的数组（列表），效果是选择一个“对角线”或一维值数组（而不是您尝试获取的块）：

In [39]: a[[2, 3], [5, 6]]
Out[39]: array([2, 3])
In [40]: a[2, 5], a[3, 6]
Out[40]: (2, 3)

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信这个链接将解释一切，因为问题是相同的并且得到了很好的答案： Selecting specific rows and columns from NumPy array

【讨论】：