Python 用numpy数组索引numpy数组，任意维

假设img是一个二维numpy数组。还假设x和y是与img形状相同的整数值二维numpy数组。考虑：

newImg = img[x, y]

newImg现在是一个与img形状相同的二维数组，其中newImg[i，j]==img[x[i，j]，y[i，j]]表示所有i和j

我想把这个过程推广到任意数量的维度。也就是说，假设img是一个d维numpy数组，取范围（0，d）内的i的x[i]为与img形状相同的整数值d维numpy数组。我基本上想要的是：

newImg = img[x[0], x[1], ..., x[d-1]]

这显然是伪代码，预计不会起作用

我怎样才能用NumPy做到这一点呢？

你试过了吗

newImg = img[x]

看起来这应该管用

我假设

x

是满足以下条件的整数数组的列表或元组

len(x) == img.ndim
all(a.shape == img.shape for a in x)

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这似乎与你描述的相符

我觉得没那么简单。下面有一个例子（它太大了，不能放在这个评论中。）哦，等等，我还没有尝试过将x作为数组的元组。我来试试。对不起，数组的元组可以工作。注意，这就是解决方案。在我的问题中，我假设x是一个数组的数组。元组有效。