假设我们在 Python 中有一个形状为 (1, 22, 22) 的 3d numpy 数组 - 用于说明的随机维度。如果我想从 Y、Z 中提取前 2 个维度，那么我可以这样做：
new_array = array[:, 0:2, 0:2]
new_array.shape
(1, 2, 2)
但是当我尝试通过明确指定前两个维度来做同样的事情时，如：
new_array = array[:, [0,1], [0,1]]
new_array.shape
(1, 2)
我得到了不同的结果。为什么？如何选择特定维度而不是维度范围？
【问题讨论】：
标签： python arrays slice dimensions
我阅读了文档并使用了我的代码。就我的问题而言，唯一似乎有效但无效的是：
columns = np.array(([0, 1]), ([0,1]), dtype=np.intp)
new_array = my_array[:, columns, 0]
我仍然不太确定它为什么会起作用。
编辑：没有按预期工作
【讨论】：
将列表传递给 numpy 数组的 __getite__ 使用高级索引而不是切片。请参阅文档here。
在选择对象，OBJ是非元组序列对象，NDARRAY（数据类型整数或BOOL）或具有至少一个序列对象或NDARRAY（数据类型整数）的元组时触发高级索引布尔）。高级索引有两种类型：整数和布尔值。
在您的情况下，您使用的是整数数组索引。整数索引链作为一个单元被广播和迭代。所以使用
array[:, [0,1], [0,1]]
选择元素(0,0) 和(1,1)，不是维度 1 中的第零个和第一个子数组，而第 0 个和第一个子数组构成维度 2。
【讨论】：
ziped 一起，并提取这些位置的元素。