Python 从多维数组中选择一些维度

我有一个4-D数组，我需要处理这个数组中沿着给定维度的所有1-D向量。这很有效：

def myfun（arr4d，选定尺寸）：#选定尺寸只能为2或3 打印arr4d.shape#（2,5,10,10） 对于x范围内的i（arr4d.形状[0]）： 对于X范围内的j（arr4d.形状[1]）： 对于X范围内的k（arr4d.形状[选定尺寸]： 如果选择_dim==2： arr=arr4d[i，j，k，：] elif selected_dim==3： arr=arr4d[i，j，：，k] dou_something（arr）#arr是一维的，有10个项目

---

…但我相信有一些方法可以避免嵌套的“如果”部分，并且可能更有效？就像在循环之前创建此数组的其他视图，然后在这些视图中迭代一样？

处理此问题的一种常见方法是使用

np.rollaxis

：

def myfun(arr4d, selected_dim):  # selected_dim can only be 2 or 3
    arr4d = np.rollaxis(arr4d, selected_dim)
    print arr4d.shape   # (10, 2, 5, 10)
    for i in xrange(arr4d.shape[1]):
        for j in xrange(arr4d.shape[2]):
            for k in xrange(arr4d.shape[0]):
                arr=arr4d[k, i, j, :]
                do_something(arr)  # arr is 1-D and has 10 items

---

请注意，

np.rollaxis

应该返回一个视图，这样它就不会实际复制数组。

您是说嵌套的for循环是您想要避免的吗？我只看到一个简单的if…elif构造。我的意思是避免嵌套的

if

，或者，避免三个

for

。根据@BiRico的回答，

numpy.rollaxis

是摆脱困扰我的“可变维度”问题的一种方法。谢谢！是否可以使用

np.take

和适当的

轴

，以及可能的其他参数来达到类似的效果？我没能做到，但看起来

take

也很有用。