Question

我有一个3D矩阵，例如：

array([[[3., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],
       [[0., 0., 0.],
        [2., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],
       [[0., 0., 0.],
        [12., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]]])

我想在[：，0，：]，[-1 ,:：] ..和所有6个方向上按for循环切片。因此，对于每个维度，从第一个（0）和最后一个（-1）进行切片。

应用for循环的正确方法是什么？

让我们假设数组的名称为A：

A[0, :, :]
A[:, :, 0]
A[:, 0, :]
A[-1, :, :]
A[:, -1, :]
A[:, :, -1]

我希望将这6个子矩阵（在列表中说出来）放在一个循环中。

Answer 1

目前尚不清楚您为什么要这么做，但是您可以使用take动态地抢夺子阵列：

import numpy as np
arr = np.arange(2*3*4).reshape(2, 3, 4)  # dummy input

arrays = [arr.take(index, axis) for axis in range(arr.ndim) for index in [0,-1]]

此数组列表将依次包含arr[0,:,:]，arr[-1,:,:]，arr[:,0,:]，arr[:,-1,:]等。这是数组列表中单个元素的证明：

>>> np.array_equal(arr[:,-1,:], arr.take(-1, 1))
True

您对顺序的问题不太明确，但是上面的内容可以很容易地概括为切片需求的任意顺序：

indices = [0, 0, 0, -1, -1, -1]
axes = [0, 2, 1, 0, 1, 2]
arrays = [arr.take(index, axis) for index,axis in zip(indices, axes)]

这与您的问题中指定的子数组的顺序匹配。

在Python中用索引在for循环中切片矩阵

1 个答案: