我有一个形状为 (7, 2, 3) 的张量 我想从 7 个 2x3 矩阵中的每一个中选择两个行向量之一,即
[
[[0, 0, 0],
[1, 1, 1]],
[[0, 0, 0],
[1, 1, 1]],
...x7
]
至
a = [
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]
...x7
]
b = [
[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]
...x7
]
每个形状都有 (7, 3)。
如何在不reshape
的情况下做到这一点? (我发现当某些尺寸相同时reshape
有点令人困惑)。
我也知道
np.array(map(lambda item: item[0], x)))
但如果有的话,我想要一种更简洁的方法。
最佳答案
只需使用循环索引:data[:, i, :]
,其中i
从0到1循环
import numpy as np
a = np.array([
[[0, 0, 0],
[1, 1, 1]],
[[0, 0, 0],
[1, 1, 1]]
])
print(a[:, 1, :])
将产生
[[1 1 1]
[1 1 1]]
关于python - 选择数组中向量的分量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65828080/