使用 range() 索引 Numpy 数组会引发形状不匹配错误

Question

我是 Numpy 和 OpenCV 的新手。我觉得奇怪的是 Numpy 数组只能用第一个维度的范围进行索引：

>>> import numpy
>>> 
>>> a = numpy.zeros((3, 3), dtype=numpy.int8)
>>> 
>>> i_range = range(3)
>>> j_range = range(3)
>>> 
>>> print(i_range)
range(0, 3)
>>> print(j_range)
range(0, 3)
>>> print(a[i_range, j_range])
[0 0 0]
>>> print(a[0:3, 0:3])
[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]
>>> a[i_range, j_range] = numpy.ones((3,3), dtype=numpy.int8)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: shape mismatch: value array of shape (3,3) could not be broadcast to indexing result of shape (3,)
>>> a[0:3, 0:3] = numpy.ones((3,3), dtype=numpy.int8)
>>> a
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]], dtype=int8)

使用范围索引会返回一个长度为 3 的向量，使用全数索引会返回一个 3x3 数组。前者在给索引数组赋值时会报错，后者工作正常。

为什么会这样？

Answer 1

您使用range 而不是列表这一事实与您的错误无关。

创建一个具有不同值的数组：

In [30]: a = np.arange(9).reshape(3,3)                                          
In [31]: a                                                                      
Out[31]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

使用两个范围进行索引会产生一个一维数组，在本例中是对角线。

In [32]: a[range(3),range(3)]                                                   
Out[32]: array([0, 4, 8])

a[[0,1,2], [0,1,2]] 会做同样的事情。错误中的 (3,) 块指的是这个一维数组。

要获得与[0:3, 0:3] 切片等效的块，您必须使用相互广播的数组。一个方便的实用程序是ix_：

In [33]: np.ix_(range(3), range(3))                                             
Out[33]: 
(array([[0],
        [1],
        [2]]), array([[0, 1, 2]]))

注意一个数组是(3,1)，另一个是(1,3)；一起广播它们引用一个 (3,3) 值块：

In [34]: a[np.ix_(range(3), range(3))]                                          
Out[34]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

现在我们可以为它分配一个 (3,3) 数组：

In [35]: a[np.ix_(range(3), range(3))] = np.ones((3,3))                         
In [36]: a                                                                      
Out[36]: 
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

Answer 2

不同之处在于，在 Python 3.x 中，range() 生成的是迭代器而不是列表。在 Python 2.x 之前，此功能由 xrange() 使用。然而，现在，只需调用 range() 就会产生一个迭代器。