如何通过固定索引将4D numpy数组转换为2D

我有一个4D numpy数组

a

的形状

（N，N，N）

，我想通过固定索引对将其转换为二维矩阵

M

的形状

（N，N）

。比如说

M[i,j] = A[i,j,i,j]

在numpy中应该如何做到这一点，避免for循环

编辑： 随后，我将使用numpy.ix提供的索引数组访问

M

的元素，因此以类似方式访问4D数组的元素也是一个解决方案。

这是一个解决方法：

i，j=np.arange（N），np.arange（N）
j_idx，i_idx=np.meshgrid（i，j）
M=A[i_idx，j_idx，i_idx，j_idx]

用于预先生成索引模式，然后使用数组

A

获取

M

。正如@hpaulj所建议的，您可以在

np.meshgrid（）

中指定

sparse=True

，以获得可广播的一维数组，而不是完整的二维索引数组，从而节省一些空间

您也可以使用

np.ix_389;（）

执行此操作：

ixgrid=np.ix（i，j）
M=A[ixgrid+ixgrid]

---

由于

ixgrid

是一个2元组，

ixgrid+ixgrid

生成索引

a

如何

numpy。重塑

（see）听起来像是一种对角线，一种值的子集。我认为您可以在

meshgrid

中指定

sparse

。这两种方法都有效，谢谢！