Question

当我尝试使用多个切片阵列沿着不同的维度切割ndarray时，我无法理解numpy广播错误背后的原因。我试图使用索引数组data沿着第一维和第二维对picks ndarray（100,306,481）进行切片，例如，np.arange（2,306,3）和布尔数组{ {1}}，其中mask为（481），其中361个元素为mask.shape。

True返回

IndexError：形状不匹配：无法广播索引数组与形状（102，）（361，）
一起

但是data[:, picks, mask]，data[:, :, mask]和data[:, picks, :]按预期工作。

在这种情况下，广播如何运作？什么是pythonic方式这样做？

Answer 1

所以

data[:, :, mask]  => (100, 306, 361) 
data[:, :10, mask] => (100, 10, 361)
data[:, picks, :] => (100, 102, 481)

如果picks有（361，）元素，那么

data[:, picks, mask] => (100, 361)  # I think :)

考虑picks匹配np.where(mask)

但要在单独的维度中进行索引，picks必须是列向量，因此（102,1）用（1,361）广播以产生（102,361）选择

data[:, picks[:,None], mask] => (100, 102, 361) # again I need to test

所以创建一些测试数组：

In [253]: data=np.ones((100,306,481))
In [254]: picks=np.arange(2,306,3)
In [255]: mask=np.zeros(481,bool)
In [256]: mask[:361]=True
In [257]: data[:, picks[:,None],mask].shape
Out[257]: (100, 102, 361)

可以用切片替换arange

In [259]: data[:, 2::3, mask].shape
Out[259]: (100, 102, 361)

在这种情况下，

ix_很方便

In [268]: I,J=np.ix_(picks,mask)
In [269]: I.shape
Out[269]: (102, 1)
In [270]: J.shape
Out[270]: (1, 361)
In [271]: data[:,I,J].shape
Out[271]: (100, 102, 361)

Numpy ndarray切片与数组

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