在numpy中切割具有2D阵列的3D阵列？

Question

如果已经多次回答，我很抱歉，但我找不到解决办法。

假设以下代码：

import numpy as np
A,_,_ = np.meshgrid(np.arange(5),np.arange(7),np.arange(10))
B = (rand(7,10)*5).astype(int)

如何使用A对B进行切片，以便B代表A的第一个和最后一个维度中的索引（即A[magic] = B）？< / p>

我试过了

• A[:,B,:]由于高级索引的特殊性而无法正常工作。
• A[:,B,np.arange(10)]生成7个我之后的矩阵
• A[np.arange(7),B,np.arange(10)]给出错误：

  

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

还有其他建议吗？

Answer 1

这两种方法都有效：

A[0, B, 0]
A[B, B, B]

实际上，只有轴B中的1很重要，其他范围可以是广播到B.shape且受A.shape[0]限制的任何范围（对于轴{{ 1}}）和1（对于轴A.shape[2]），这是一个荒谬的例子：

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但你不想使用A[range(7) + range(3), B, range(9,-1, -1)] ，因为那样你就可以得到:或7（或两者！）阵列的“副本”你想。

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