Question

我是Numpy和OpenCV的新手。我发现Numpy数组只能为第一个维度的范围建立索引是很奇怪的：

AtomicReference

使用范围索引将返回长度为3的向量，使用整数索引将返回3x3数组。前者在将值分配给索引数组时抛出错误，后者工作正常。

为什么会这样？

Answer 1

您使用range而不是列表这一事实与您的错误无关。

使数组具有独特的值：

In [30]: a = np.arange(9).reshape(3,3)                                          
In [31]: a                                                                      
Out[31]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

索引两个范围会生成一个1d数组，在这种情况下是对角线。

In [32]: a[range(3),range(3)]                                                   
Out[32]: array([0, 4, 8])

a[[0,1,2], [0,1,2]]会做同样的事情。错误中的（3，）块引用此1d数组。

要获得等效于[0:3, 0:3]切片的块，必须使用相互广播的数组。方便的实用程序是ix_：

In [33]: np.ix_(range(3), range(3))                                             
Out[33]: 
(array([[0],
        [1],
        [2]]), array([[0, 1, 2]]))

请注意，一个数组是（3,1），另一个数组是（1,3）；一起广播时，它们引用了（3,3）个值块：

In [34]: a[np.ix_(range(3), range(3))]                                          
Out[34]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

现在我们可以为其分配一个（3,3）值数组：

In [35]: a[np.ix_(range(3), range(3))] = np.ones((3,3))                         
In [36]: a                                                                      
Out[36]: 
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

Answer 2

区别在于，在Python 3.x中，range（）生成一个迭代器而不是列表。在Python 2.x之前，xrange（）使用了此功能。但是，现在，只需调用range（）即可生成迭代器。

用range（）索引Numpy数组会引发形状不匹配错误

2 个答案: