在numpy数组和tensorflow张量中选择行和列[重复]答案

【问题标题】：Selecting rows and columns in numpy array and tensorflow Tensor [duplicate]在numpy数组和tensorflow张量中选择行和列[重复]
【发布时间】：2020-04-27 12:42:08
【问题描述】：

假设我有以下 numpy 数组：

array = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
                  ,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
                  ,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], np.int32)

如果我使用切片，我会得到：

array[1:5,1:5]

array([[2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5]], dtype=int32)

如果我想选择具有“间隙”的行和列（例如 1,3 和 5），我想要类似的结果。

所以我想选择行和列 1,3,5 并得到：

array([[2, 4, 6],
       [2, 4, 6],
       [2, 4, 6]], dtype=int32)

但我不知道该怎么做。

我想在 tensorflow 2.0 中做同样的事情，但 tf.gather 没有帮助

编辑：当行数和列数没有模式时，切片并不能解决问题

【问题讨论】：

@yatu 并没有解决问题。例如，如果我想选择行和列 1,2.4,10 没有模式，切片并不能解决问题
@MercyDude 因为请参阅上面的编辑部分
@MercyDude 看起来 yatu 已经理解了这个问题。但是谢谢你的努力

标签： python numpy tensorflow

【解决方案1】：

如果想要在给定的索引列表上建立索引，并且您期望通过切片获得的行为，您可以使用 np.ix：

ix = [1,3,5]
array[np.ix_(ix,ix)]

array([[2, 4, 6],
       [2, 4, 6],
       [2, 4, 6]])

不确定这在 tensorflow 中是如何完成的，但想法是向其中一个数组添加一个新轴（这在内部由 np.ix_ 处理）。在 pytorch 中，可以这样做：

a[ix.view(-1,1), ix]

tensor([[2, 4, 6],
        [2, 4, 6],
        [2, 4, 6]], dtype=torch.int32)

【讨论】：