如何在 Numpy/Python 中轻松地对多维数组进行切片/索引？

【问题标题】：How to slice/index, easily, multi-dimensional arrays in Numpy/Python?如何在 Numpy/Python 中轻松地对多维数组进行切片/索引？
【发布时间】：2020-01-20 22:55:51
【问题描述】：

我有一个大小为 (15 x 200 x 3) 的 numpy 数组，称为 rap。我想根据这样的二维列表对其进行切片：

fragment = [0  93
            7  102
            6  43
           11  167]

这基本上是我想要返回的原始 3d 数组的前两个索引的列表。

当我尝试这样做时它会出错：

rap_sliced = rap[fragment, :]

或

rap_sliced = rap[list(fragment), :]
rap_sliced = rap[fragment]

我做错了什么？

【问题讨论】：

结果的形状是什么？
您需要提供2个列表，每个索引一个

标签： python numpy multidimensional-array indexing slice

【解决方案1】：

假设输入：

>>> fragment
[[0, 93], [7, 102], [6, 43], [11, 167]]
>>> fragment=np.array(fragment)

这将起作用：

rap[fragment[:, 0], fragment[:, 1], :]

所以

numpy_array[X, Y, Z]

其中X, Y, Z 可以是单值、列表（一维）或:

您也可以选择numpy：

numpy_array[boolean_array]

其中numpy_array.shape=boolean_array.shape 和boolean_array 本质上为您提供True/False，无论是否返回具有来自numpy_array 的给定坐标的值

【讨论】：