Кортеж как индекс многомерного массива
Я нашел очень похожий на мой вопрос, но не совсем такой же. Вот это: здесь Однако в случае ntimes размер массива соответствует количеству измерений, на которые указывает кортеж. В моем случае у меня есть 4-мерный массив и 2-мерный кортеж, вот так:
from numpy.random import rand
big_array=rand(3,3,4,5)
tup=(2,2)
Я хочу использовать кортеж в качестве индекса первых двух измерений и вручную индексировать последние два. Что-то вроде:
big_array[tup,3,2]
Тем не менее, я получаю повторение первого измерения с индексом =2 вдоль четвертого измерения (поскольку оно технически не было проиндексировано). Это потому, что это индексирование интерпретирует двойное индексирование к первому измерению вместо одного значения для каждого измерения,
eg.
| dim 0:(index 2 AND index 2) , dim 1:(index 3), dim 2:(index 2), dim 3:(no index)|
instead of
|dim 0(index 2), dim 1(index 2), dim 2:(index 3), dim 3:(index 2)|.
Как я могу "распаковать" этот кортеж тогда? Есть идеи? Спасибо!
2 ответа
Вы также можете передать свой первый кортеж в одиночку, чтобы получить интересующий фрагмент, а затем проиндексировать его по отдельности:
from numpy.random import rand
big_array=rand(3,3,4,5)
chosen_slice = (2,2)
>>> big_array[ chosen_slice ]
array([[ 0.96281602, 0.38296561, 0.59362615, 0.74032818, 0.88169483],
[ 0.54893771, 0.33640089, 0.53352849, 0.75534718, 0.38815883],
[ 0.85247424, 0.9441886 , 0.74682007, 0.87371017, 0.68644639],
[ 0.52858188, 0.74717948, 0.76120181, 0.08314177, 0.99557654]])
>>> chosen_part = (1,1)
>>> big_array[ chosen_slice ][ chosen_part ]
0.33640088565877657
Это может быть немного более читабельным для некоторых пользователей, но в противном случае я бы склонялся к решению mgilson.
Так как вы используете numpy:
big_array[tup+(3,2)]
должно сработать. Когда вы звоните __getitem__ (через квадратные скобки) материал передается __getitem__ как кортеж Вам просто нужно построить tuple явно (добавление кортежей вместе, объединяет в новый кортеж) и numpy будет делать то, что вы хотите.