Numpy 3D массив данных среза вдоль указанной оси - PullRequest
0 голосов
/ 26 декабря 2018

Предположим, у меня есть массив с формой (3, 4, 5) и я хочу разрезать вдоль второй оси массив индексов [2, 1, 0].

Я не могу объяснить, что я хочуЧтобы сделать это в тексте, пожалуйста, используйте приведенный ниже код и рисунок:

>>> src = np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5)
>>> index = [2,1,0]

>>> src
>>> 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, 24],
    [25, 26, 27, 28, 29],
    [30, 31, 32, 33, 34],
    [35, 36, 37, 38, 39]],

   [[40, 41, 42, 43, 44],
    [45, 46, 47, 48, 49],
    [50, 51, 52, 53, 54],
    [55, 56, 57, 58, 59]]])
>>> # what I need is:
    array([[[10, 11, 12, 13, 14]],  # slice the 2nd row (index[0])
           [[25, 26, 27, 28, 29]],  # 1st row (index[1])
           [[40, 41, 42, 43, 44]]])  # 0th row (index[2])

enter image description here

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 26 декабря 2018

Вы можете сделать:

import numpy as np

arr = np.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, 24],
                 [25, 26, 27, 28, 29],
                 [30, 31, 32, 33, 34],
                 [35, 36, 37, 38, 39]],

                [[40, 41, 42, 43, 44],
                 [45, 46, 47, 48, 49],
                 [50, 51, 52, 53, 54],
                 [55, 56, 57, 58, 59]]])


first, second = zip(*enumerate([2, 1, 0]))

result = arr[first, second, :]
print(result)

Вывод

[[10 11 12 13 14]
 [25 26 27 28 29]
 [40 41 42 43 44]]
0 голосов
/ 26 декабря 2018
src[np.arange(src.shape[0]), [2, 1, 0]]
# src[np.arange(src.shape[0]), [2, 1, 0], :]
array([[10, 11, 12, 13, 14],
       [25, 26, 27, 28, 29],
       [40, 41, 42, 43, 44]])

Нам нужно вычислить индексы для axis=0:

>>> np.arange(src.shape[0])
array([0, 1, 2])

И у нас уже есть индексы для axes=1.Затем мы срезаем axis=3, чтобы извлечь наше поперечное сечение.

...