Выберите разные кусочки из каждой строки

У меня есть 3D-тензор, и я хочу выбрать различные срезы из dim=2. что-то вроде a[[0, 1], :, [slice(2, 4), slice(1, 3)]],

a=np.arange(2*3*5).reshape(2, 3, 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],
        [25, 26, 27, 28, 29]]])
# then I want something like a[[0, 1], :, [slice(2, 4), slice(1, 3)]]
# that gives me np.stack([a[0, :, 2:4], a[1, :, 1:3]]) without a for loop
array([[[ 2,  3],
        [ 7,  8],
        [12, 13]],

       [[16, 17],
        [21, 22],
        [26, 27]]])

и я видел это, и это не то, что я хочу.

Источник

2 ответа

Решение

Ты можешь использовать advanced indexing как объяснено здесь. Вам нужно будет передать идентификаторы строк, которые [0, 1] в вашем случае и идентификаторы столбцов 2, 3 а также 1, 2, Вот 2,3 средства [2:4] а также 1, 2 средства [1:3]

import numpy as np
a=np.arange(2*3*5).reshape(2, 3, 5)

rows = np.array([[0], [1]], dtype=np.intp)
cols = np.array([[2, 3], [1, 2]], dtype=np.intp)

aa = np.stack(a[rows, :, cols]).swapaxes(1, 2)
# array([[[ 2,  3],
#         [ 7,  8],
#         [12, 13]],

#        [[16, 17],
#         [21, 22],
#         [26, 27]]])

Еще один эквивалентный способ избежать swapaxes и получить результат в желаемом формате

aa = np.stack(a[rows, :, cols], axis=2).T

Третий способ, который я выяснил, это пропуск списка индексов. Вот [0, 0] будет соответствовать [2,3] а также [1, 1] будет соответствовать [1, 2], swapaxes просто чтобы получить желаемый формат вывода

a[[[0,0], [1,1]], :, [[2,3], [1,2]]].swapaxes(1,2)
Источник

Решение...

import numpy as np
a = np.arange(2*3*5).reshape(2, 3, 5)
np.array([a[0,:,2:4], a[1,:,1:3]])
Источник
Другие вопросы по тегам