выбор оси массива numpy по int



Я пытаюсь систематически получить доступ к оси массива numpy. Например, предположим, что у меня есть массив

a = np.random.random((10, 10, 10, 10, 10, 10, 10))
# choosing 7:9 from axis 2
b = a[:, :, 7:9, ...]
# choosing 7:9 from axis 3
c = a[:, :, :, 7:9, ...]

Ввод двоеточий становится очень повторяющимся, если у меня есть массив высокой размерности. Теперь мне нужна некоторая функция choose_from_axis такая, что

# choosing 7:9 from axis 2
b = choose_from_axis(a, 2, 7, 9)
# choosing 7:9 from axis 3
c = choose_from_axis(a, 3, 7, 9)
Итак, в принципе, я хочу получить доступ к оси с номером. Единственный способ, который я знаю, как это сделать, - это использовать rollaxis взад и вперед, но я ищу более прямой способ сделать это.
210   2  

2 ответов:

Похоже, вы ищете Возьмите :

>>> a = np.random.randint(0,100, (3,4,5))
>>> a[:,1:3,:]
array([[[61,  4, 89, 24, 86],
        [48, 75,  4, 27, 65]],

       [[57, 55, 55,  6, 95],
        [19, 16,  4, 61, 42]],

       [[24, 89, 41, 74, 85],
        [27, 84, 23, 70, 29]]])
>>> a.take(np.arange(1,3), axis=1)
array([[[61,  4, 89, 24, 86],
        [48, 75,  4, 27, 65]],

       [[57, 55, 55,  6, 95],
        [19, 16,  4, 61, 42]],

       [[24, 89, 41, 74, 85],
        [27, 84, 23, 70, 29]]])

Это также даст вам поддержку индексации кортежей. Пример:

>>> a = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> a[:,:,(0,1,3)]
array([[[ 0,  1,  3],
        [ 4,  5,  7],
        [ 8,  9, 11]],

       [[12, 13, 15],
        [16, 17, 19],
        [20, 21, 23]]])
>>> a.take((0,1,3), axis=2)
array([[[ 0,  1,  3],
        [ 4,  5,  7],
        [ 8,  9, 11]],

       [[12, 13, 15],
        [16, 17, 19],
        [20, 21, 23]]])

Вы можете построить объект slice, который выполняет эту работу:

def choose_from_axis(a, axis, start, stop):
    s = [slice(None) for i in range(a.ndim)]
    s[axis] = slice(start, stop)
    return a[s]

Например, следующие оба дают один и тот же результат:

x[:,1:2,:]
choose_from_axis(x, 1, 1, 2)

# [[[ 3  4  5]]
#  [[12 13 14]]
#  [[21 22 23]]]

Как и пример в вопросе:

a = np.random.random((10, 10, 10, 10, 10, 10, 10))
a0 = a[:, :, 7:9, ...]
a1 = choose_from_axis(a, 2, 7, 9)

print np.all(a0==a1)   # True
    Ничего не найдено.

Добавить ответ:
Отменить.