indexing/slicing 使用 range/arange 函数作为参数的 2d numpy 数组

Question

我对numpy基本存疑。我在 Ubuntu 14.04.

上使用 Python 2.7, numpy-1.9.2

例如，我将一个 2d numpy 数组初始化为 a = np.zeros((10,10))。

然后我尝试通过以下方式使用范围函数作为索引来索引其中的一部分：

a[range(0,5),range(0,5)]。我得到一个形状数组 (5,)。我想要的是二维数组 a 的前 5 行和前 5 列。

当我执行a[:5,:5]时，它似乎给了我一个形状为(5,5)的数组。

有人可以向我解释为什么使用范围函数指定索引失败吗？即使使用了将近一年，我仍然对 numpy 索引感到困惑。

提前感谢您的帮助。

Answer 1

对于 range，您正在使用 integer array indexing，如下所述：

要获得 a[0:5,0:5] 的等效值，您必须利用 'broadcasting'。这里第一个索引是列向量

a[np.arange(0,5)[:,None],range(0,5)]

In [137]: np.arange(0,5)[:,None]
Out[137]: 
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4]])

我可以详细介绍，但您也可以阅读该文档。

np.ix_ 是一个实用程序，可帮助生成此类索引数组：

In [507]: np.ix_(range(0,5),range(0,5))
Out[507]: 
(array([[0],
        [1],
        [2],
        [3],
        [4]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]]))

此 (5,1) 数组针对 (1,5) 数组进行广播以生成 (5,5) 索引数组。

MATLAB 和 numpy 选择了替代的高级索引方法：

在MATLAB/Octave中，a([1,2,3],[1,2,3])索引一个(3,3)块。在 numpy 中，a[[1,2,3],[1,2,3]] 索引 (3,) 对角线。

a(sub2ind(size(a),[1,2,3],[1,2,3]))是八度对角线； a[np.ix_([1,2,3],[1,2,3])] 是 numpy 块。

indexing/slicing a 2d numpy array using the range/arange function as the argument