元组作为多维数组中的索引以及切片答案

【问题标题】：tuple as index in multidimensional array together with slicing元组作为多维数组中的索引以及切片
【发布时间】：2021-04-21 02:41:51
【问题描述】：

我有一个3维数组A，我需要通过元组x=[1,1]访问A[:,1,1]。像这样的：

x = [1,1]
A[:,*x]

但是，这样做会出现语法错误。我希望能够使用变量x 访问A[:,1,1] 的元素，我该怎么做？

谢谢！

第二个问题：

如何做同样的事情，而不是切片 : 用布尔数组来做。例如，如果t 是一个布尔数组，则获取A[t, *x]

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以执行以下操作：

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((2, 3, 2))
print(A)

x = [1, 1]
print(A[(slice(None), *x)])

您可以使用slice(None) 而不是: 来构建切片元组。元组环境允许使用 * 运算符进行值解包。

输出：

[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 6  7]
  [ 8  9]
  [10 11]]]

[3 9]

验证是否匹配：

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((2, 3, 2))
x = [1, 1]
s = (slice(None), *x)
print(np.allclose(A[s], A[:, 1, 1]))  # True

编辑以反映对问题和评论的编辑：

为了澄清，您可以在元组环境中解压缩您喜欢的任何可迭代对象。 * 操作符通常在元组中起作用。随心所欲地订购您的元素。混合不同的迭代、类型、slice(None)，无论你想如何构建切片，只要你最终得到一个有效的值序列，它就会按预期运行。

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((2, 3, 2))
t = [True, False]
x = [1, 1]
print(np.allclose(A[(*t, *x)], A[True, False, 1, 1]))  # True

您也可以在元组中添加完整列表：

print(np.allclose(A[(t, *x)], A[[True, False], 1, 1]))  # True

【讨论】：

谢谢！后续问题：如果不是切片 : 我有一个布尔数组作为第一个参数，你会怎么做？例如，如果我有 t = [False, True] 并且我想要 A[t, *x]
答案已更新以包含此内容。

【解决方案2】：

你可以用slice(None)代替:，所以

y = tuple([slice[None]] + x)
A[y]

是你需要的。

【讨论】：