在numpy數組中獲得第k個維度的第i個切片

Question

我有一個n維度numpy數組，我想獲得第k維度的i第012個切片。一定有什麼東西比

# ... 
elif k == 5: 
    b = a[:, :, :, :, :, i, ...] 
# ... 

Answer 1

b = a[(slice(None),) * k + (i,)] 

手動構建索引元組。

如Python language reference記載，形式

a[:, :, :, :, :, i] 

的表達通過構建元組，而不是直接使用切片表示法轉換爲

a[(slice(None), slice(None), slice(None), slice(None), slice(None), i)] 

我們可以達到同樣的效果。 （有未成年人告誡說，建立元組直接產生a[(i,)]，而不是a[i]爲k=0，但NumPy的處理這些標量i相同）。

Answer 2

我不知道這是否會對於k昏暗的工作，但它確實爲2暗淡

a.take(i,axis=k) 

Answer 3

基本上，你希望能夠以在通過它爲a指數編程方式創建的元組:, :, :, :, :, i, ...。不幸的是，你不能直接在冒號操作符上直接使用普通的元組乘法運算（即(:,) * k不會生成冒號運算符的元組）。但是，您可以通過使用colon = slice(None)來獲得「冒號切片」的實例。然後你可以做b = a[(colon,) * k + (i,)]，這將有效地索引a在k第012維的i列。

在函數封裝這件事，你會得到：

def nDimSlice(a, k, i): 
    colon = slice(None) 
    return a[(colon,) * k + (i,)] 

Answer 4

我不知道，如果這種方法會創建數組*的整個副本，但我會採取換位一片矩陣，以獲得第k個軸：

import numpy as np 

def get_slice(arr, k, i): 
    if k >= arr.ndim: #we need at least k dimensions (0 indexed) 
     raise ValueError("arr is of lower dimension than {}".format(k)) 

    axes_reorder = list(range(arr.ndim)) #order of axes for transpose 
    axes_reorder.remove(k) #remove original position of k 
    axes_reorder.insert(0,k) #insert k at beginning of order 

    return arr.transpose(axes_reorder)[i] #k is first axis now 

這也有額外的好處在於在嘗試切片之前更容易檢查維數。

*根據docs，只要有可能就會創建一個內存視圖。

Answer 5

這裏是遲進入，可處理負軸的參數，而不必知道它的操作數的形狀事先：

def put_at(inds, axis=-1, slc=(slice(None),)): 
    return (axis<0)*(Ellipsis,) + axis*slc + (inds,) + (-1-axis)*slc 

要被用作

a[put_at(ind_list,axis=axis)] 

ind_list可以是標量就像在你的情況或者更有趣的事情一樣。

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