我有一个像这样的 5 维数组
a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600])
a.shape #(2,3,4,5,600)
我想获取第二维的第一个元素,以及最后一个维度的几个元素b=a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
b.shape #(9,2,4,5)
如您所见,最后一个维度自动转换为第一个维度。为什么?以及如何避免这种情况?
最佳答案
此行为在 numpy documentation 中有所描述。 .在表达式中
a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
两者 0
和 [1,3,5,30,17,24,30,100,120]
是高级索引,由切片分隔。正如文档所解释的那样,在这种情况下,来自高级索引的维度将首先出现在结果数组中。如果我们替换
0
由切片 0:1
它将改变这种情况(因为它只会留下一个高级索引),然后维度的顺序将被保留。因此,解决此问题的一种方法是使用 0:1
切片然后挤压相应的轴:a[:,0:1,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]].squeeze(axis=1)
或者,可以保留两个高级索引,然后重新排列轴:np.moveaxis(a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]], 0, -1)
关于python - numpy切片奇怪的行为,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68808302/