numpy切片奇怪的行为

Question

我有一个像这样的5维数组

a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600])
a.shape #(2,3,4,5,600)

我想获得第二维的第一个元素，以及最后一个维度的几个元素

b=a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]
b.shape #(9,2,4,5)

如您所见，最后一个维度被自动转换为第一个维度。为什么?如何避免这种情况呢?

Answer 1

这个行为在numpy文档中有描述。在表达式

中

a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]]

0和[1,3,5,30,17,24,30,100,120]都是高级索引，用切片分隔。正如文档所解释的，在这种情况下，来自高级索引的维度将首先出现在结果数组中。

如果我们用切片0:1替换0，它将改变这种情况(因为它将只留下一个高级索引)，然后维度的顺序将被保留。因此，解决此问题的一种方法是使用0:1切片，然后挤压适当的轴:

a[:,0:1,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]].squeeze(axis=1)

或者，可以保留两个高级索引，然后重新排列轴:

np.moveaxis(a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]], 0, -1)