Question

有人可以解释一下如何在运行时切片numpy.array吗？我不知道'编码时'的等级（维数）。

一个最小的例子：

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4) # 2D matrix
targetsize = [2,3] # desired shape

b_correct = dynSlicing(a, targetsize)
b_wrong = np.resize(a, targetsize)

print a
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]
print b_correct
[[0 1 2]
 [4 5 6]]
print b_wrong
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

我的丑陋 dynSlicing（）：

def dynSlicing(data, targetsize):
    ndims = len(targetsize)

    if(ndims==1):
        return data[:targetsize[0]],
    elif(ndims==2):
        return data[:targetsize[0], :targetsize[1]]
    elif(ndims==3):
        return data[:targetsize[0], :targetsize[1], :targetsize[2]]
    elif(ndims==4):
        return data[:targetsize[0], :targetsize[1], :targetsize[2], :targetsize[3]]

Resize（）不会完成这项工作，因为它会在删除元素之前展开数组。

谢谢， Tebas

Answer 1

传递一个切片对象元组可以完成这项工作：

def dynSlicing(data, targetsize):
    return data[tuple(slice(x) for x in targetsize)]

Answer 2

简单的解决方案：

b = a[tuple(map(slice,targetsize))]

Answer 3

你可以直接'改变'它。这是由于阵列的性质只允许背景。

相反，您可以复制一个部分，甚至可以更好地创建所需形状的视图： http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial#head-1529ae93dd5d431ffe3a1001a4ab1a394e70a5f2

在运行时切片

3 个答案: