Python Numpy多维数组切片

假设我用

x = numpy.arange(27).reshape((3, 3, 3))

现在，我可以用

x[：，0，1]

获得一个数组，其中包含每个3x3子数组的（0,1）元素，该数组返回

数组（[1，10，19]）

。如果我有一个元组（m，n）并且想要检索存储在元组中的每个子数组（0，1）的（m，n）元素，该怎么办

例如，假设我有

t=（0，1）

。我尝试了

x[：，t]

，但它没有正确的行为-它返回每个子数组的第0行和第1行。我找到的最简单的解决办法是

x.transpose()[tuple(reversed(t))].transpose()

---

但我相信一定有更好的办法。当然，在这种情况下，我可以做

x[：，t[0]，t[1]]

，但这不能推广到我不知道

x

和

t

有多少维度的情况。

可以先创建索引元组：

index = (numpy.s_[:],)+t 
x[index]

---

HYRY的解决方案是正确的，但我总是发现numpy的

r\u

、

c\u

和

s\u

索引技巧看起来有点奇怪。下面是使用

切片

对象的等价物：

x[(slice(None),) + t]

切片的单个参数是停止位置（即

None

意思与

x[：]

相当于

x[None:None]

）

很酷，谢谢你的帮助（你也是wim）。我找到了更多关于s_u和slice的例子。我想我以前看过这个列表，但没有看到任何相关的内容。