使用列表切片数组答案

【问题标题】：Slicing arrays with lists使用列表切片数组
【发布时间】：2020-05-01 13:54:54
【问题描述】：

所以，我创建了一个 numpy 数组：

a = np.arange(25).reshape(5,5)

数组([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24]])

常规切片 a[1:3,1:3] 返回

数组([[ 6, 7], [11, 12]])

就像在第二个 a[1:3,[1,2]] 中使用列表一样

数组([[ 6, 7], [11, 12]])

但是，a[[1,2],[1,2]] 会返回

数组([ 6, 12])

显然我不明白这里的一些东西。也就是说，使用列表进行切片有时可能非常有用。

干杯，

坑

【问题讨论】：

a[[1,2],[1,2]] 应该是 a[[1:2],[1:2]] 吗？ a[1:3,[1,2]] 有错字吗？还是我误会了？

标签： python arrays slice

【解决方案1】：

您观察到所谓的Advanced Indexing 的影响。让我们考虑链接中的示例：

import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(x)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
print(x[[0, 1, 2], [0, 1, 0]])  # [1 4 5]

您可能会认为这是提供网格的（笛卡尔）坐标列表，如

print(x[0,1])  # 1
print(x[1,1])  # 4
print(x[2,0])  # 5

【讨论】：

【解决方案2】：

它触发advanced indexing，所以第一个切片是行索引，第二个是列索引。对于每一行，它选择相应的列。

a[[1,2], [1,2]] -> [a[1, 1], a[2, 2]] -> [6, 12]

【讨论】：

【解决方案3】：

a[[1,2],[1,2]] 正在阅读此内容，我想要 a[1,1] 和 a[2,2]。有几种方法可以解决这个问题，我什至可能没有最好的方法，但你可以尝试

a[[1,1,2,2],[1,2,1,2]]

这将为您提供上述的扁平化版本

a[[1,2]][:,[1,2]]

这将为您提供正确的切片，它可以获取行 [1,2] 和列 [1,2]。

【讨论】：

【解决方案4】：

在最后一种情况下，两个单独的列表被视为单独的索引操作（这真的很尴尬，所以请多多包涵）。

Numpy 看到两个包含两个整数的列表，因此决定您需要两个值。每个值的行索引来自第一个列表，而每个值的列索引来自第二个列表。因此，您会得到a[1,1] 和a[2,2]。 : 符号不仅扩展到您准确推断的列表，而且还告诉 numpy 您想要该范围内的所有行/列。

如果您提供手动管理的列表索引，它们的大小必须相同，因为每个/任何列表的大小是您将返回的元素数量。例如，如果您想要第 1、2、3 行的第 1 列和第 2 列中的元素：

>>> a[1:4,[1,2]]
array([[ 6,  7],
       [11, 12],
       [16, 17]])

但是

>>> a[[1,2,3],[1,2]]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)

前者告诉 numpy 你想要一系列的行和特定的列，而后者说“给我获取(1,1)、(2,2) 和(3, hey! what the?! where's the other index?) 的元素”

【讨论】：