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维度索引

Coddy NumPy 基础 课程的第 13 课,共 18 课。

Numpy 支持一种非常强大的工具:维度索引。

要对维度进行索引,我们使用冒号 :。冒号会取出它所在的特定索引处的所有元素。例如,假设我们有一个形状为 ary.shape # --> (2, 1, 3, 1) 的数组,在 ary[:, 0, 0, 0] 中放置冒号 :,会取出形状中最左侧的两个元素,并为这两个元素分别提取其余维度中的第零个元素。

注意:冒号在 brackets [] 中的位置,就是我们要索引的维度,也就是说:

  • ary[:, 0, 0, 0] 对 4D 维度进行索引
  • ary[0, :, 0, 0] 对 3D 维度进行索引
  • ary[0, 0, :, 0] 对 2D 维度进行索引
  • ary[0, 0, 0, :] 对 1D 维度进行索引
  • ary[:, :, 0, 0] 对 4D 和 3D 维度进行索引
  • 等等

示例 1

ary = np.array([
	[1, 2], 
	[3, 4]
])
ary[:, 0] # --> [1, 3]
ary[0, :] # --> [1, 2]

冒号会取出指定索引处的所有元素,然后继续处理下一个索引。

在这个例子中:

  • ary[:, 0] 我们取出所有第一个元素,然后从每个元素中取出第 0 个元素。
  • ary[0, :] 我们取出第一个元素,然后从这个元素中取出所有元素。

示例 2

3D 数组

ary = np.array([
	[[1, 2], [3, 4]],
	[[5, 6], [7, 8]]
])
ary[:, 0, :] # --> [[1, 2], [5, 6]]
ary[:, :, 0] # --> [[1, 3], [5, 7]]
  • ary[:, 0, :] 我们取出所有元素,然后取出第一个元素,最后取出其中的所有内容。
  • ary[:, :, 0] 我们取出所有元素,然后取出这些元素中的所有内容,最后从每个元素中取出第一个元素。
  • 你能猜出 ary[0, :, :] 的输出是什么吗?

示例 3

获取每一行的第一个和最后一个索引处的元素

x = np.array([
	[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
	[ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
	[12, 13, 14, 15, 16, 17],
	[18, 19, 20, 21, 22, 23],
])
x[:, np.array([0, -1])]
>>> [0, 5, 6, 11, 12, 17, 18, 23]

示例 4

一个形状为 (2, 1, 3, 1) 的数组,就像开头示例中的数组一样。

ary = np.array([
    [
        [
            [1],[2],[3]
        ]
    ],
    [
        [
            [4],[5],[6]
        ]
    ]
])
ary[:, 0, 0, 0] # --> [1, 4]
ary[0, :, 0, 0] # --> [1]
ary[0, 0, :, 0] # --> [1, 2, 3]
ary[0, 0, 0, :] # --> [1]

注意:也可以使用我们在 Slicing 课中学过的切片语法:start:stop:step。

  • ary[:, 0:5, 2:3, :]
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这节课包含一个小测验。开始学习即可作答,并记录你的进度。

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挑战

简单

给定一个 3D 数组 ary,从每个 1D 数组中获取第 2、第 3 和第 4 个数字。

亲手试试

import numpy as np
'''
ary looks like:
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]],

       [[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]],

       [[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]],

       [[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
        [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79]],

       [[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
        [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]])
'''
ary = np.arange(0, 100).reshape(5, 2, 10) # don't change ary
res = ary[] # <-- Complete indices
print(str(res).replace("\n", "")) # don't change this line

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