Python 具有高级混合索引的Numpy子数组分配 原始问题

当我尝试分配数组的某些元素时，会收到一条非常奇怪的错误消息。我使用的是一个切片和一组索引的组合。请参见下面的简单示例

 import scipy as sp

 a = sp.zeros((3, 4, 5))
 b = sp.ones((4, 5))

 I = sp.array([0, 1, 3])

 b[:, I] = a[0, :, I]

此代码引发以下

ValueError

：

ValueError:形状不匹配：形状（3,4）的值数组无法广播到形状（3,4）的索引结果

--

跟进 结合使用slice和seq时要小心。整数的数目。正如github上指出的：

x = rand(3, 5, 7)

print(x[0, :, [0,1]].shape)
# (2, 5)

print(x[0][:, [0,1]].shape)
# (5, 2)

---

这就是numpy的工作原理，但是x[0][：，I]与x[0，：，I]不同，这让人有点困惑。因为这是我想要的行为，所以我选择在代码中使用x[0][：，I]。

在这里，我得到了索引为

[0,1,4]

的错误：

IndexError: index 4 is out of bounds for axis 2 with size 4

它表示值

4

被用作索引，而大小4表示最大索引为3

编辑：现在您将其更改为

[0，1，3]

，在这里运行良好

编辑：对于您当前的代码，我得到了相同的错误，但当我打印阵列本身时，它们有一个横向形状：

print b[:, I]
print a[0, :, I]

[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]

[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]

---

首先，第6行似乎缺少一个逗号：

I = sp.array([0,1,4])

其次，我希望数组I中的值4会产生一个索引器，因为a和b的最大维度都是4。我想你可能想要：

I = sp.array([0,1,3])

让这些更改为我运行程序，我得到b作为：

[[ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]]

---

我怀疑这就是您想要的。

似乎在将代码复制到问题时出现了一些错误

但我怀疑索引有一个已知的问题：

In [73]: a=np.zeros((2,3,4)); b=np.ones((3,4)); I=np.array([0,1])

制作

I

2个元素。索引

b

给出了预期的（3,2）形状。切片中有3行，索引中有2列

In [74]: b[:,I].shape
Out[74]: (3, 2)

但是用3d

a

我们得到了转置

In [75]: a[0,:,I].shape
Out[75]: (2, 3)

而赋值将产生一个错误

In [76]: b[:,I]=a[0,:,I]
...
ValueError: array is not broadcastable to correct shape

它将

I

定义的2个元素维度放在第一位，将

：

定义的3个元素放在第二位。这是一个混合高级索引的例子，前面已经讨论过了——还有一个bug问题。（我得查一下）

您可能正在使用较新的

numpy

（或

scipy

）并收到不同的错误消息

有文献表明，用两个数组或列表进行索引，并在中间切片，将切片放在末尾，例如

In [86]: a[[[0],[0],[1],[1]],:,[0,1]].shape
Out[86]: (4, 2, 3)

同样的事情也发生在

a[0，：，[0,1]]

上。但有一个很好的理由认为不应该这样

至于修复，您可以转置一个值，或者更改索引

In [88]: b[:,I]=a[0:1,:,I]

In [90]: b[:,I]=a[0,:,I].T

In [91]: b
Out[91]: 
array([[ 0.,  0.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.]])

In [92]: b[:,I]=a[0][:,I]

---

看起来您有一个输入错误：是否

[0,1 4]

实际上是

[0,1,4]

（逗号在1和4之间）？谢谢，我刚刚注意到这个测试用例确实运行，所以我更改了示例。由于某些原因，较小的数组大小并没有引起我遇到的错误。谢谢，这对了解。索引列表中间的切片被推到最后一个维度。