Question

我有一个这种形状的多维数组：

(2, 200, 2, 3, 3, 114)

我想使用以下命令从中提取一组特定的值：

pab[0][:][0][0][0][i]

因此，基本上，我需要在第二维上迭代的每个值来修复第一，第三，第四和第五个值。最后一个维度是循环的。

但是，我的切片方法和想要在第二维上提取的方法似乎无法正常工作。经过一番调查，我发现形状没有按预期变化。看来我无法正确理解：

>>> pab.shape
(2, 200, 2, 3, 3, 114)
>>> pab[0].shape
(200, 2, 3, 3, 114)
>>> pab[0][:].shape
(200, 2, 3, 3, 114)
>>> pab[0][:][0].shape
(2, 3, 3, 114)             # I would have expected to see (200, 3, 3, 114)
>>> pab[0][:][0][0].shape
(3, 3, 114)

我找到了一些有关多维切片的文章，但没有一篇解释这种行为，或者我误解了它们。

如果有人可以解释为什么数组的形状会如显示的那样变化而不是(200, 3, 3, 114)所期望的变化，以及正确的方式是什么，我将非常感谢！最后，我试图获得形状为(200, )

的数组

Answer 1

使用numpy为arr[i][j]...编制索引适用于所有标量，但不适用于切片。 [:]不执行任何操作。（即使使用列表[:]也只是进行复制。）。因此，您希望将索引合并为一个表达式：

In [40]: arr = np.ones((2, 200, 2, 3, 3, 114),int)                           
In [41]: arr.shape                                                           
Out[41]: (2, 200, 2, 3, 3, 114)
In [42]: arr[0].shape                                                        
Out[42]: (200, 2, 3, 3, 114)
In [43]: arr[0,:,0,0].shape                                                  
Out[43]: (200, 3, 114)
In [44]: arr[0,:,0,0,0,3].shape                                              
Out[44]: (200,)

像这样在中间放置一个切片会产生意外的结果：

In [45]: arr[0,:,0,0,0,[1,2]].shape                                          
Out[45]: (2, 200)
In [47]: arr[0][:,0,0,0,[1,2]].shape                                         
Out[47]: (200, 2)

此处大小200的切片已移至末尾。这是基本索引和高级索引混合的尴尬案例。 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#combining-advanced-and-basic-indexing

块状切片多维错误产生意外结果

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