목록이 slices있고 numpy배열 을 색인화하는 데 사용합니다 .
arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
# 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]])
slice_list = list(map(lambda i: slice(i, i+2), [1, 2]))
# [slice(1, 3, None), slice(2, 4, None)]
print(arr[slice_list])
# == arr[1:3, 2:4]
# [[ 7 8]
# [12 13]]
이것은 잘 작동하지만 인덱싱하려는 배열의 차원 수보다 더 적은 슬라이스가 있으면 중단됩니다.
arr3d = arr[np.newaxis, :, :] # dims: [1, 5, 5]
arr3d[:, slice_list]
# IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`),(`None`)
# numpy.newaxis and integer or boolean arrays are valid indices
그러나 다음 예제는 작동합니다.
arr3d[:, slice_list[0], slice_list[1]]
arr3d[[slice(None)] + slice_list]
arr3d[:, [[1], [2]], [2, 3]]
더 많은 차원의 배열을 인덱싱하기 위해 슬라이스 목록을 사용할 수있는 방법이 있습니까? 다음과 같은 일을하고 싶습니다.
arr[..., slice_list]
arr[..., slice_list, :]
arr[:, slice_list, :]
배열의 크기에 대해 생각하지 않고 [slice(None)]*X내 slice_list.
슬라이스 튜플과 줄임표 개체를 사용하여이를 수행 할 수 있습니다. 인덱싱에 사용할 모든 요소를 튜플에 넣고 인덱스로 사용하십시오.
import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(arr)
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
slice_tup = tuple(map(lambda i: slice(i, i+2), [1, 2]))
print(slice_tup)
# (slice(1, 3, None), slice(2, 4, None))
print(arr[slice_tup])
# [[[20 21 22 23]]]
# arr[..., slice_list]
print(arr[(Ellipsis, *slice_tup)])
# [[[ 6 7]
# [10 11]]
#
# [[18 19]
# [22 23]]]
# arr[..., slice_list, :]
print(arr[(Ellipsis, *slice_tup, slice(None))])
# [[[20 21 22 23]]]
# arr[:, slice_list, :]
print(arr[(slice(None), *slice_tup, slice(None))])
# IndexError: too many indices for array
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몇 마디 만하겠습니다