Python 如何在NumPy中将N-D切片转换为索引？

给定任意N元组切片（也称为N-D切片），如何将其转换为N-D数组的对应索引，表示为1D数组的元组（沿每个轴的索引）？例如，如果我们有

np.nd\u slice\u to\u索引

next code:

import numpy as np
print(np.nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3]))
print(np.nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3, 5 : 11 : 2]))

应该打印

(array([1, 2]),)
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([5, 7, 9, 5, 7, 9]))

NumPy通常将N-D数组的索引表示为相同长度的1-D数组的N元组（元组中

k-th

数组的每个元素表示沿k-th维的下一个索引）。例如，

np.nonzero

在代码中返回这样的N元组

print(np.nonzero([[0, 1, 1], [1, 1, 0]])) # Non-zero elements in 2D array.
# (array([0, 0, 1, 1], dtype=int64), array([1, 2, 0, 1], dtype=int64))

同样的行为应该像下面的Pythonic函数一样实现，但要以更高效（性能）的方式实现：

由于@hpaulj的使用，有效地解决了任务

---

查看

np.ogrid

和

np.mgrid

@hpaulj谢谢！作品添加了您关于

np.mgrid

作为的建议。@hpaulj虽然查看

np.mgrid

的代码，但可能是因为它的实现性能不太好。可能效率不高，没有进行计时，不确定

np.mgrid

是否真的实现得很快。

import numpy as np

def nd_slice_to_indexes(nd_slice):
    assert type(nd_slice) in [tuple, slice], type(nd_slice)
    if type(nd_slice) is not tuple:
        nd_slice = (nd_slice,)
    def iter_slices(slices):
        if len(slices) == 0:
            yield ()
        else:
            for i in range(slices[0].start, slices[0].stop, slices[0].step or 1):
                for r in iter_slices(slices[1:]):
                    yield (i,) + r
    *res, = np.vstack(list(iter_slices(nd_slice))).T
    return tuple(res)

print(nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3]))
print(nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3, 5 : 11 : 2]))
print(nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3, 5 : 11 : 2, 8 : 14 : 3]))
# (array([1, 2]),)
# (array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([5, 7, 9, 5, 7, 9]))
# (array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([5, 5, 7, 7, 9, 9, 5, 5, 7, 7, 9, 9]), array([ 8, 11,  8, 11,  8, 11,  8, 11,  8, 11,  8, 11]))

import numpy as np

def nd_slice_to_indexes(nd_slice):
    grid = np.mgrid[{tuple: nd_slice, slice: (nd_slice,)}[type(nd_slice)]]
    return tuple(grid[i].ravel() for i in range(grid.shape[0]))
    
print(nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3]))
print(nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3, 5 : 11 : 2]))
print(nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3, 5 : 11 : 2, 8 : 14 : 3]))
# (array([1, 2]),)
# (array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([5, 7, 9, 5, 7, 9]))
# (array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), array([5, 5, 7, 7, 9, 9, 5, 5, 7, 7, 9, 9]), array([ 8, 11,  8, 11,  8, 11,  8, 11,  8, 11,  8, 11]))