Passing a list to numpy.ix_, or how to slice a multidimensional array, when number of dimensions and selection criteria are not known beforehand?
我想用numpy分割多维数组。假设我的数组是一个5*5*5的数组，我在理论上考虑到的切片可以使用numpy.ix_uuuu完成：
1 2 3 4 | s0 = [0,1,2] s1 = [1,2,3] s2 = [1,2,3] b = a[numpy.ix_(s0,s1,s2)] |
问题是数组的维数，以及我需要在程序中沿不同维数分割数组的方式发生了变化(例如数组"a"可能是2,3,4，…)。尺寸，和S0，S1，…也可以更改)，所以上面的代码不会按我喜欢的方式工作，除非我可以将列表/元组传递给numpy.ix，如下所示：
1 2 3 4 5 6 7 | N = 3 M = 3 s = [np.ones(M).astype(int) for i in range(N)] s[0] = [0,1,2] s[1] = [1,2,3] s[2] = [1,2,3] b = a[numpy.ix_(s)] |
号
不幸的是，这不起作用，因为ix只接受一维对象(？).什么是最好的解决方法？如何干净地实现ix_uu我自己(或者是否有更简单的方法来做到这一点？)？
使用
1 | b = a[numpy.ix_(*s)] |
等于
1 | b = a[numpy.ix_(s[0], s[1], ..., s[n])] |
号
例如，
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | import numpy as np N = 3 M = 3 a = np.arange((M+1)**N).reshape([M+1]*N) s = [np.ones(M).astype(int) for i in range(N)] s[0] = [0,1,2] s[1] = [1,2,3] s[2] = [1,2,3] b = a[np.ix_(*s)] print(b) |
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | [[[ 5 6 7] [ 9 10 11] [13 14 15]] [[21 22 23] [25 26 27] [29 30 31]] [[37 38 39] [41 42 43] [45 46 47]]] |
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