我正在尝试数组索引一个4维numpy数组。

我有一个四维数组——假设a=numpy.array（40,40,41000） 我还有一个索引数组——比如b=np.arrange（35） 我希望创建一个数组，它可以执行类似于c=a[b，b，3999]的操作，其中生成的数组类似于d=numpy.array（35,35）。如果您能想到正确的方法，我将不胜感激。非常感谢。Neela.

因为

b=np.arange（35）

只是前35个索引，所以使用切片代替：

c = a[:35,:35,3,999]

如果

b

中的值不连续，则需要调整其形状

c = a[b[:,None], b[None,:], 3, 999]

e、 g

b[：，无]

是一个

（3,1）

数组，

b[无]

a

（1,3）

，它们一起向

（3,3）

数组广播

您可能需要阅读广播和高级索引

更明确地说，这种索引是：

a[[[2],[0],[1]], [[2,0,1]], 3]

np.ix

是一个方便的工具，用于生成如下索引：

In [795]: I,J = np.ix_(b,b)
In [796]: I
Out[796]: 
array([[2],
       [0],
       [1]])
In [797]: J
Out[797]: array([[2, 0, 1]])
In [798]: a[I,J,3]
Out[798]: 
array([[53, 43, 48],
       [13,  3,  8],
       [33, 23, 28]])

---

我给了b作为安排，只是为了表明它是35号的。它可以使用更复杂的规则来构造——比如其他数组上的非零条件。那么在上面的例子中，None做了什么呢？我不太明白，谢谢。我真的很感激。

In [795]: I,J = np.ix_(b,b)
In [796]: I
Out[796]: 
array([[2],
       [0],
       [1]])
In [797]: J
Out[797]: array([[2, 0, 1]])
In [798]: a[I,J,3]
Out[798]: 
array([[53, 43, 48],
       [13,  3,  8],
       [33, 23, 28]])