将列表作为切片传递给 N 维 numpy 数组答案

【问题标题】：Passing list as slice for a N-dimensional numpy array将列表作为切片传递给 N 维 numpy 数组
【发布时间】：2014-03-18 09:28:09
【问题描述】：

我正在尝试根据用户的决定来操作 N 维数组的值，该数组应该在哪个索引处更改。这个例子很好用：

import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(2,3,4)

toChange = ['0', '0', '0'] #input from user via raw_input

a[toChange] = 0

但如果我想改变的不仅仅是一个位置，而是一整行，我就会遇到问题：

toChange = ['0', '0', ':'] #input from user via raw_input

a[toChange] = 0

这会导致ValueError: setting an array element with a sequence。我可以看到问题在于 ':' 字符串，因为 a[0, 0, :] = 0 完全符合我的要求。问题是，如何将字符串传递给数组？

或者有没有更聪明的方法来操作用户定义的切片？

PS：因为我正在开发一个 oldstable Debian，所以我使用 Python 2.6.6 和 Numpy 1.4.1

【问题讨论】：

标签： python numpy slice multidimensional-array

【解决方案1】：

: 是 slice 对象的语法糖：

>>> class Indexable(object):
...     def __getitem__(self, idx):
...         return idx
...     
>>> Indexable()[0, 0, :]
(0, 0, slice(None, None, None))

因此，如果您将 ':' 替换为 slice(None, None, None)，您将获得所需的结果：

>>> toChange = [0, 0, slice(None, None, None)]
>>> a[toChange] = 0
>>> a
array([[[ 0,  0,  0,  0],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

【讨论】：

感谢您的快速回复！这在交互模式下工作得很好，但不知何故在我的脚本中我得到了一个新错误：toChange = [0, 0, slice(None, None, None)] TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable 是否有可能toChange 被认为是一个数组？
最好使用元组进行 ND 索引。列表/序列的使用取决于不稳定的逻辑，我个人更愿意禁止它。
好的，我遇到了问题：切片不起作用，因为在操作数组之前，我使用with open("out/histData.txt", "w") as dataFile: for slice in histData: np.savetxt(dataFile, slice, fmt="%.2f", delimiter="\t") 将整个数组写入文件因此slice 是一个ndarray 和整个事情没有奏效。业余时间 :-) @seberg：这个解决方案会是什么样子？
@Gnihilo，一模一样，只是确保 toChange 是最后的一个元组（如果你需要列表的可变性，只需调用tuple(toChange)）