Python 如何通过一个步长获得Numpy切片的索引？

原始问题和愚蠢的例子：例如，我的问题很简单，如何用步长得到切片的索引位置，单位为Numpy。请参见下面的示例，在该示例中，您可以在切片上使用np.nonzero，但包含一个步骤，而不包含步骤。还有别的选择吗

import numpy as np
d = np.hstack([np.arange(6), np.arange(6), np.arange(6)])
step = 6

np.nonzero(d[0:-1])
Out[45]: (array([ 1,  2,  3,  4,  5,  7,  8,  9, 10, 11, 13, 14, 15, 16]),)

In [46]: np.nonzero(d[0:-1:step])
Out[46]: (array([], dtype=int64),)
`

我应该问的问题

如何使用Numpy中的步长获得切片的索引。 e、 g

np.nonzero与步骤arg一起工作，只是步骤arg与没有非零值的索引匹配：

In[59]:
d[0:-1:step]

Out[59]: array([0, 0, 0])

例如，如果步骤arg为5，则它将按预期工作：

In[60]:
d[0:-1:5]

Out[60]: array([0, 5, 4, 3])

In[61]:
np.nonzero(d[0:-1:5])

Out[61]: (array([1, 2, 3], dtype=int64),)

更新

如果您只想从切片中获取索引，则可以将切片应用于一个范围：

In[72]:
np.arange(len(d))[0:-1:step]

Out[72]: array([ 0,  6, 12])

或者只需进行排列并传递长度和步长参数：

In[73]:
np.arange(0, len(d), step)

Out[73]: array([ 0,  6, 12])

更新2

多亏了@Divakar这个numpy主控程序，您可以使用它将切片表示法转换为数组，而且这样的输入更少：

In[79]:
np.r_[:len(d):step]

Out[79]: array([ 0,  6, 12])

如果您的步长=6，则numpy数组d的行为如下

step = 6
print((d[0:-1:step]))
output:[0 0 0]

因为

d = np.hstack([np.arange(6), np.arange(6), np.arange(6)])
print(d)
output: [0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5]

所以步骤=6

---

但这不是因为你的步长等于0所在的位置吗？因为d[0:-1:step]返回[58]：数组[0，0，0]，所以这是正确的这与我的回答相同解释是不同的这可以帮助OPIf你想去喜欢/保持接近切片符号：np.r\u[：lend:step]。@Divakar肯定这是一个更干净的方法，会更新，谢谢这太神奇了。

d = np.hstack([np.arange(6), np.arange(6), np.arange(6)])
print(d)
output: [0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5]

np.nonzero(d[0:-1:step])
output: (array([], dtype=int64),)