横跨ndarray的任意一维切片(沿轴的元素)-NumPy

时间:2019-06-15 18:46:01

标签: python numpy indexing numpy-ndarray

我发现了一些与我要问的问题很接近的问题,但是它们之间的差异足够大,似乎无法解决我的问题。我正在尝试沿一个轴抓取一个1d切片作为ndarray。以3d阵列为例

[[[ 0, 1, 2],
  [ 3, 4, 5],
  [ 6, 7, 8]],
 [[ 9,10,11],
  [12,13,14],
  [15,16,17]],
 [[18,19,20],
  [21,22,23],
  [24,25,26]]]

我想要以下一维切片

[0,1,2]
...
[24,25,26]

[0,3,6]
...
[20,23,26]

[0,9,18]
...
[8,17,26]

实际上等同于以下内容(对于3d数组):

ary[i,j,:]
ary[i,:,k]
ary[:,j,k]

我希望将其推广到n维数组

(对于二维数组,我们将获得ary [i ,:]和ary [:,j]等)

有一个让我做到这一点的numpy函数吗?

编辑:更正了第二维索引

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我们可以通过一次选择一个轴中的每个轴来推动置换轴,最后将其推入并重新成形。我们将利用ndarray.ndim泛化为通用n-dim ndarray。同样,np.transpose在这里可以用来排列轴,而np.roll在获得滚动轴顺序时会很有用。实现将非常简单,并在下面列出-

# a is input ndarray
R = np.arange(a.ndim)
out = [np.transpose(a,np.roll(R,i)).reshape(-1,a.shape[i]) for i in R]

样品运行-

In [403]: a = np.arange(27).reshape(3,3,3)

In [325]: R = np.arange(a.ndim)

In [326]: out = [np.transpose(a,np.roll(R,i)).reshape(-1,a.shape[i]) for i in R]

In [327]: out[0]
Out[327]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       ...
       [24, 25, 26]])

In [328]: out[1]
Out[328]: 
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15],
       ....
       [20, 23, 26]])

In [329]: out[2]
Out[329]: 
array([[ 0,  9, 18],
       [ 1, 10, 19],
       ....
       [ 8, 17, 26]])