Question

我有一个numpy nd数组。我的任务的简化版本是沿每个轴取一个向量。举例说明：

import numpy
x = numpy.array(range(24)).reshape((2,3,4))
x0 = x[0,0,:]
x1 = x[0,:,0]
x2 = x[:,0,0]

但是我不一定知道x的尺寸数量。因此，挑战在于如何将冒号：索引运算符放在可变位置。这种语法的示例如下：

n = x.ndim
ind = list(np.zeros(n))
dim = 0
ind[dim] = ':'
y = x[ind]

或

y = indexer.index(x,ind)

对于某些模块索引器。我可以写它，但我觉得这必须已经解决，我不能成为唯一一个想要这样做的人。例如，在MATLAB中，您可以使用subsref（）函数执行此操作。

python / numpy / other模块中是否存在任何此类构造？

Answer 1

根据numpy关于indexing的文档中的建议，您可以使用slice内置函数和元组串联来创建变量索引。

实际上，下标中的:只是slice文字的文字符号。

特别是:相当于slice(None)（其本身相当于slice(None, None, None)，其中参数为start，stop和{{1} }}）。

例如：

step

相当于：

a[(0,) * N + (slice(None),)]

切片的a[0, 0, ..., 0, :] # with N zeros表示法只能直接在下标中使用。例如，这失败了：

要允许从任意维度的数组中提取切片，您可以编写一个简单的函数，例如：

In [10]: a[(0,0,:)]
  File "<ipython-input-10-f41b33bd742f>", line 1
    a[(0,0,:)]
           ^
SyntaxError: invalid syntax

并按照以下方式使用它：

def make_index(num_dimension, slice_pos):
    zeros = [0] * num_dimension
    zeros[slice_pos] = slice(None)
    return tuple(zeros)

您可以概括In [3]: a = np.array(range(24)).reshape((2, 3, 4)) In [4]: a[make_index(3, 2)] Out[4]: array([0, 1, 2, 3]) In [5]: a[make_index(3, 1)] Out[5]: array([0, 4, 8]) In [6]: a[make_index(3, 0)] Out[6]: array([ 0, 12])做任何事情。要记住的重要一点是，它最终应该返回包含整数或make_index s的tuple。

Answer 2

您可以使用选择所需维度的代码撰写字符串，并使用eval执行该代码字符串。

一个开始是：

n = 2
sel = "0,"*(n-1) + ":"
eval('x[' + sel + ']')

为了得到你想要的东西，思考有点复杂（但不是那么多）：

ind = 2
n = 3
sel = "".join([ ("0" if i != ind else ":") + ("," if i < n-1 else "") for i in xrange(n)])
eval('x[' + sel + ']')

这与用于动态SQL的策略相同。

Python：在任意维度中使用冒号运算符索引数组

2 个答案: