假设我们在Python的形状（1,22,22）中有一个3d numpy数组 - 随机尺寸用于说明。如果我想从Y，Z中提取前2个维度，那么我可以这样做：
new_array = array[:, [0,1], [0,1]]
new_array.shape
(1, 2)
但是当我尝试通过明确指定前两个维度来做同样的事情时，如：
eval我得到了不同的结果。为什么？如何选择特定尺寸而不是尺寸范围？
答案 0 :(得分：0)
将列表传递给numpy数组array[:, [0,1], [0,1]]
使用高级索引而不是切片。请参阅文档here。
当选择对象obj是非元组序列对象，ndarray（数据类型为integer或bool）或具有至少一个序列对象或ndarray（数据类型为整数或者数组）的元组时，将触发高级索引。布尔）。有两种类型的高级索引：整数和布尔值。
在您的情况下，您正在使用整数数组索引。整数索引链作为单个单元进行广播和迭代。所以使用
(0,0)选择元素(1,1)和read_table，不来自维度1的第0个和第一个子数组以及第0个和第一个子数组形式维度2。
答案 1 :(得分：0)
我阅读了文档，并使用了我的代码。对于我的问题，唯一似乎有效但但没有的是：
columns = np.array(([0, 1]), ([0,1]), dtype=np.intp)
new_array = my_array[:, columns, 0]
我仍然不太清楚为什么会这样。
编辑：没有按预期工作