用数组切片多维numpy数组[重复]答案

【问题标题】：slicing multi-dimensional numpy arrays with arrays [duplicate]用数组切片多维numpy数组[重复]
【发布时间】：2012-02-20 01:43:50
【问题描述】：

我有一个约 286 x 181 x 360 的 numpy 数组（我们称之为 test），需要从中提取一个 3-D 数组。三个维度所需的范围被定义为其他 numpy 数组（a_dim、b_dim 和 c_dim）（最终基于用户输入）。天真地，我曾希望我能够做一些类似 big_array[a_dim,b_dim,c_dim] 的事情。当 b_dim 和 c_dim 只包含一个值（这恰好发生在我的主要测试用例中）时，它运行得很好，但当它们大于 1 时就不起作用。

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#541>", line 1, in <module>
    test[a_dim,b_dim,c_dim]
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

为了简化，给定以下4个数组：

test=arange(125).reshape((5,5,5))
a_dim=[0,1]
b_dim=[1,2]
c_dim=[2,3]

我想从上述组合中得到的输出是：

array([[[ 7,  8],
        [12, 13]],

       [[32, 33],
        [37, 38]]])

或者，一个 3D 数组，其中包含在 a_dim、b_dim 和 c_dim 中定义的所有行、列和波段（或任何您想称为第三维的内容）。我已经尝试为此使用 ix_ ，但显然在我看到的示例中遗漏了一些东西：

>>> test[ix_((a_dim,b_dim,c_dim))]

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#517>", line 1, in <module>
    test[ix_((a_dim,b_dim,c_dim))]
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\index_tricks.py", line 73, in ix_
    raise ValueError, "Cross index must be 1 dimensional"
ValueError: Cross index must be 1 dimensional

有什么建议吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： multidimensional-array numpy slice

【解决方案1】：

如此接近 - 只需删除对 numpy.ix_() 的调用中的一对括号：

>>> test[ix_(a_dim,b_dim,c_dim)]
array([[[ 7,  8],
        [12, 13]],

       [[32, 33],
        [37, 38]]])

【讨论】：

啊哈！谢谢。感谢您发现这一点 - 这让我发疯了。