在二維numpy陣列中使用3D樣式切片

我有一個函數，它將一個numpy數組（A）作爲輸入。根據數學計算，該數組可能是2d或3d數組。有一個整數m可以是任何數字，除非數組是2D時，m的值將始終爲0.我想將A的silce傳遞給另一個函數。由於A可以是3D或2D，我嘗試過3D風格切片。在二維numpy陣列中使用3D樣式切片

def fun(A): 
    ... some code 
    ans = fun2(A[:,:,m]) #The value of m is 0 if A is 2D

這給了我一個IndexError當A是2D

IndexError: too many indices for array

我想通過全二維數組FUN2如果A是2D的，像它在MATLAB發生。它如何在Python中完成？我使用Python 2

來源

2016-12-15 Piyush Shrivastava

根據需要（爲了= F）MATLAB自動在端部延伸的尺寸。 'numpy'在開始時進行擴展 - 至少在廣播時。但在索引環境中，像它不會添加索引。 – hpaulj

似乎是個不錯的設置使用np.atleast_3d我們可以力它是3D，然後簡單地切片第m個指數沿軸線最後，像這樣 -

np.atleast_3d(A)[...,m] # Or np.atleast_3d(A)[:,:,m]

它仍然是數組的視圖，所以沒有效率損失！

的具體運行情況

1）2D：

In [160]: A = np.random.randint(11,99,(4,5)) 

In [161]: np.atleast_3d(A)[...,0] 
Out[161]: 
array([[13, 84, 38, 15, 26], 
     [64, 91, 29, 11, 48], 
     [25, 66, 77, 14, 87], 
     [59, 96, 98, 30, 88]]) 

In [162]: A 
Out[162]: 
array([[13, 84, 38, 15, 26], 
     [64, 91, 29, 11, 48], 
     [25, 66, 77, 14, 87], 
     [59, 96, 98, 30, 88]])

2）3D：

In [163]: A = np.random.randint(11,99,(4,3,5)) 

In [164]: np.atleast_3d(A)[...,1] 
Out[164]: 
array([[34, 81, 66], 
     [56, 20, 25], 
     [45, 36, 64], 
     [82, 64, 31]]) 

In [165]: A[:,:,1] 
Out[165]: 
array([[34, 81, 66], 
     [56, 20, 25], 
     [45, 36, 64], 
     [82, 64, 31]])

來源

2016-12-15 10:33:09 Divakar

注意'atleast_3d'對一維數組有什麼作用 - 它將一個形狀數組''（N，）'轉換爲'（1，N，1）'，這可能不是你所期望的 – Eric

@Eric好點！好的OP不能用於1D，如果有1D作爲輸入，預期的結果就不會被提及。我們應該通過數據傳遞的函數期望2D數據，這是我們用'np.atleast_3d'完成的，所以我猜測我們可能在那裏也行！ – Divakar

使用'np.atleast3d'只是隱藏決定是否執行'A [：，：m]'或'A [：，：newaxis] [：，：，m]'的邏輯。 – hpaulj

在二維numpy陣列中使用3D樣式切片

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