python - numpy.ndindex 和数组切片

Question

我有一个多维数组，我想在其中获取1D切片，例如mega_array[:, i, j, k, .....]

为此，我尝试 numpy.ndindex:

for idx in np.ndindex(mega_array.shape[1:]):
    print mega_array[:, index]

但是可惜:这仍然给了我多维切片，其中只有除第一个维度之外的维度等于 1。

我想使用切片作为左值，因此，简单的 ravel() 在这里不适合。

我应该使用什么来获得正常的一维切片？

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UPD:这是一个小例子:

in_array = np.asarray([[7, 40], [777, 440]])
    for index in np.ndindex(in_array.shape[1:]):
        print "---"
    print index
    print in_array[:, index] # gives 2D array

UPD:这是一个 3D 示例:

in_array = np.asarray([[[7, 40, 5], [777, 440, 0]], [[8, 41, 6], [778, 441, 1]]])
print in_array
print in_array.shape
# print in_array[:, 0, 2]
for index in np.ndindex(in_array.shape[1:]):
    print index
    print in_array[:, index]  # FAILS

# expected [7, 8], [40, 41], [5, 6], [778, 441] and so on.

Answer 1

您需要将切片添加到索引。

在:

in_array = np.asarray([[7, 40], [777, 440]])
for index in np.ndindex(in_array.shape[1:]):
    print "---"
    print index
    print in_array[:, index] # gives 2D array

index 具有诸如 (0,)、(1,) 之类的值，即元组。

in_array[:,(1,)] 与 in_array[:,1] 不同。要获得后者，您需要使用 in_array[(slice(None),1)]。 slice 必须是索引元组的一部分。我们可以通过连接元组来做到这一点。

in_array = np.asarray([[7, 40], [777, 440]])
for index in np.ndindex(in_array.shape[1:]):
    print "---"
    index = (slice(None),)+index
    print index
    print in_array[index]

打印:

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(slice(None, None, None), 0)
[  7 777]
---
(slice(None, None, None), 1)
[ 40 440]

同样的调整应该适用于 nD 数组情况