使用numpy数组索引numpy数组，任意维度

Question

假设img是一个二维numpy数组。还假设x和y是整数值的2维numpy数组，其形状与img相同。考虑：

newImg = img[x, y]

newImg现在是一个与img形状相同的二维数组，其中newImg [i，j] == img [x [i，j]，y [i，j]]用于所有i和j。

我想将此过程概括为任意数量的维度。也就是说，让img成为d维numpy数组，并且对于范围（0，d）中的i，取x [i]为与img具有相同形状的整数值d维numpy数组。我基本上想要的是：

newImg = img[x[0], x[1], ..., x[d-1]]

这显然是伪代码，预计不起作用。

如何使用NumPy执行此操作？

Answer 1

您是否尝试过简单

newImg = img[x]

看起来这应该有效！

我假设x是满足以下条件的整数数组的列表或元组

len(x) == img.ndim
all(a.shape == img.shape for a in x)

似乎与你所描述的相符。