我正在尝试将某些数据从张量中取出，但我会遇到奇怪的错误。在这里，我将尝试生成错误：
a=np.random.randn(5, 10, 5, 5)
a[:, [1, 6], np.triu_indices(5, 0)[0], np.triu_indices(5, 0)[1]].shape
我得到此错误
形状不匹配：索引阵列无法与形状一起播放
我什至没有做任何广播！这都是切片的东西。
我想要什么？将零轴按原样(获取所有内容(，从第一个轴获取[1]和[6]，仅使用上层三角元素将最后两个轴从[5，5]重塑为[5，5]。
我们需要将第二轴索引数组扩展到 2D，以便与np.triu_indices的索引形成外平面。因此，它为我们提供了mxn数组的2D网格，m是第二轴索引数组的长度，而n是np.triu_indices的长度。因此，从本质上讲，整个解决方案将简化为这样的东西 -
r,c = np.triu_indices(5, 0)
out = a[:, np.array([1, 6])[:,None], r, c]
或以该扩展版本为列表，即 -
out = a[:, [[1],[6]], r, c]
我们还可以使用np.tri/np.triu的基于掩码的掩码，它可能会在较大的数组上更快，因为我们会跳过创建所有整数索引，例如So -o -
mask = ~np.tri(5, k=-1, dtype=bool)
out = a[:, np.array([1, 6])[:,None], mask]