Question

我有一个numpy数组arr，其中每个numpy数组的长度都不同。我可以得到arr的形状：

arr.shape

>>> (9,)

我可以得到arr元素之一的形状：

arr[0].shape

>>> (6, 1, 2)

我知道所有这些元素的形状均为(n, 1, 2)。

我想对arr进行切片，以获得如下的一维结果：

arr[:,:,:,0]

但是出现以下错误：

IndexError: too many indices for array

编辑：我最初的问题是令人误解的。我想做这个切片，以便可以 assign 值到切片。因此，将切片放入新变量中对我的情况没有用。本质上，我想在一个简单的衬里中执行以下操作：

arr[:,:,:,0] = arr[:,:,:,0] - np.min(arr[:,:,:,0])

Answer 1

您可以使用解决方案的列表理解版本。

desired_result = np.array([el[:,:,0] for el in arr])

Answer 2

您可以固定第一个（实际上是所有不同的）维，然后对arr的静态元素应用转换。

import numpy as np
from random import randint

arr=np.array([np.random.randint(3,15, size=(randint(3,9),randint(3,7),randint(6,19))) for el in range(9)])

print(arr.shape)
print(arr[0].shape)
for i in range(arr.shape[0]):
    arr[i][:,:,0]-=arr[i][:,:,0].min()
    print(arr[i][:,:,0])

如何切片长度可变的numpy数组

2 个答案: