Question

我正在尝试复制一个numpy数组的子集（进行图像背景减法 - 但这是由by）。我不明白以下是什么问题 - 我已经以交互方式证明了这一点，因为你真的不想涉及我的所有代码......

>>> from numpy import zeros
>>> a = zeros((5,5,3), 'uint8')
>>> print a.shape
(5, 5, 3)
>>> b = a[1:2][1:2][:].copy()
>>> print b.shape
(0, 5, 3)
>>> print a[1:2][1:2][:].shape
(0, 5, 3)
>>> print a.shape
(5, 5, 3)
>>>

我想要的是b.shape返回（2,2,3） - 并且在我需要用它做的后续操作中表现那样。我确信我已经做了一些非常明显错误的事情，但我无法解决问题。任何建议都感激不尽！

Answer 1

我认为您的意思是a[1:3, 1:3, :]而不是a[1:2][1:2][:]。

此外，a[1:3, 1:3, ...]也可以使用（...表示“尽可能多:”。 NumPy似乎也允许a[1:3, 1:3]。

解释分为两部分：

使用Python进行切片是包容性的，并且是右对的
此处需要使用逗号编制索引，a[1:3]为您提供形状(2,5,3)，而另一个[1:3]将再次切换第一维。

对于简单索引a[1][2][3]与a[1,2,3]相同，因为每个连续索引都会删除一个维度。但这并不适用于切片 - 你需要使用逗号。

Answer 2

你正在做的事情有两个不同的问题。主要的一个是如何在numpy中处理索引。 Numpy矩阵有自己的语法，比你正在使用的列表语法列表要清楚得多......使用逗号代替括号中的单独索引：

>>> from numpy import zeros
>>> a = zeros((5,5,3), 'uint8')
>>> print a[1:2,1:2,:].shape
(1, 1, 3)

你正在做的事情是失败的，因为[1：2]仍然返回一个列表列表，所以你的下一个索引是外部列表上的索引（只有一个元素），而不是你的内部列表想：

>>> a[1:2]
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]], dtype=uint8)
>>> a[1:2][1:2]
array([], shape=(0, 5, 3), dtype=uint8)

（如果您使用的是简单索引而不是切片，则不会出现此问题，但您仍应使用逗号语法，因为它更清晰。

其次，你错误地使用了切片。切片的第一个值是所需数组的第一个值的索引 - 索引从0开始。第二个值比所需数组的索引大一个。这样a[first_index:second_index]会返回second_index-first_index分。所以，你想要这样的东西：

>>> b = a[0:2,0:2,:]
>>> b
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]], dtype=uint8)

您的[1:2]索引只返回一个元素...列表中的第二个元素。

另外，作为附注，.copy()在这里是多余的，因为从numpy数组中获取切片已经创建了一个新对象。

Numpy数组子集 - 意外行为

2 个答案: