Python 变维数索引数组

我有一个numpy ndarray的实例，但大小不一

import numpy as np
dimensions = (4, 4, 4)
myarray = np.zeros(shape = dimensions)

在这种情况下，我得到了一个立方体形状的数组，如果我想索引myarray的一个切片，我可以使用myarray[：][：][0]，因为我知道有3个维度，我使用3对[]

对于4维，我将使用myarray[：][：][：][：][0]。但是由于维度的数量可能会改变，我不能用这种方式硬编码

如何根据维度的数量对这样一个数组的切片进行索引？这似乎是一个简单的问题，但无法想出任何解决方案。

您可以使用：

import numpy as np
dimensions = (4, 4, 4)
myarray = np.zeros(shape = dimensions)

print myarray[..., 0]

它将获取最后一个索引的第一项。

您使用一个括号集（而不是多个括号集）为myarray编制索引：

myarray[:,:,:,i]
myarray[:,2,:,:]
myarray[...,3]
myarray[...,3,:]

一：对于你想要的所有维度。。。表示多个：-前提是numpy可以清楚地识别号码

尾随：可以省略，当然使用….时除外

take可以用同样的方式使用；它接受一个轴参数：

np.take(myarray, i, axis=3)

您还可以将索引构造为元组，例如

ind = [slice(None)]*4
ind[2] = 3
myarray[tuple(ind)]
# same as myarray[:,:,3,:]
# myarray.take(3, axis=2)

np.apply_沿_轴执行这种类型的索引

e、 g

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当您编写myarray[：][：][0]时，您实际上是指myarray[：，：，0]？前者正好等于myarray[0]，后者则不然。假设你是指后者，那么问题是如果我要调用第I个而不是最后一个索引，该怎么办？如果你不知道数组的形状，你就不知道要获取哪一项。你不能得到一个通用的索引；它接受一个轴参数。

In [274]: myarray=np.ones((2,3,4,5))

In [275]: myarray[:,:,3,:].shape
Out[275]: (2, 3, 5)

In [276]: myarray.take(3,axis=2).shape
Out[276]: (2, 3, 5)

In [277]: ind=[slice(None)]*4; ind[2]=3

In [278]: ind
Out[278]: [slice(None, None, None), slice(None, None, None), 3, slice(None, None, None)]

In [279]: myarray[tuple(ind)].shape
Out[279]: (2, 3, 5)