跨 ndarray 的任意一维切片(沿轴的元素) - NumPy

Question

我发现有几个问题与我所问的问题很接近，但它们足够不同，以至于它们似乎不能解决我的问题。我正在尝试沿一个轴抓取一个 1d 切片以进行 ndarray。作为 3D 数组的示例

[[[ 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]]]

我想要以下 1d 切片

[0,1,2]
...
[24,25,26]
[0,3,6]
...
[20,23,26]
[0,9,18]
...
[8,17,26]

这实际上等同于以下内容(对于 3D 数组(：

ary[i,j,:]
ary[i,:,k]
ary[:,j,k]

我希望它推广到 n 个维度的数组

(对于 2D 数组，我们会得到 ary[i，：] 和 ary[：，j] 等(

有没有一个 numpy 函数可以让我这样做？

编辑：更正了第二维度索引

Answer 1

我们可以通过一次选择一个轴来排列轴，一次一个地推动它最后并重塑它。我们将利用ndarray.ndim来推广到通用的 n-dim ndarray。此外，np.transpose在这里排列轴和np.roll来获取滚动轴顺序很有用。实现将非常简单，如下所示 -

# a is input ndarray
R = np.arange(a.ndim)
out = [np.transpose(a,np.roll(R,i)).reshape(-1,a.shape[i]) for i in R]

示例运行 -

In [403]: a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
In [325]: R = np.arange(a.ndim)
In [326]: out = [np.transpose(a,np.roll(R,i)).reshape(-1,a.shape[i]) for i in R]
In [327]: out[0]
Out[327]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       ...
       [24, 25, 26]])
In [328]: out[1]
Out[328]: 
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15],
       ....
       [20, 23, 26]])
In [329]: out[2]
Out[329]: 
array([[ 0,  9, 18],
       [ 1, 10, 19],
       ....
       [ 8, 17, 26]])