在python中访问第n维

Question

我希望对多维numpy数组的某些部分易于阅读。对于任何数组，访问第一维都是容易的（b[index]）。另一方面，访问第六维是“困难的”（尤其是阅读）。

b[:,:,:,:,:,index] #the next person to read the code will have to count the :

有一个更好的方法吗？特别是有没有一种方法，在编写程序时不知道轴？

编辑：索引维不一定是最后一个维

Answer 1

如果您想要一个视图并且想要快速查看，您可以手动创建索引：

arr[(slice(None), )*5 + (your_index, )]
#                   ^---- This is equivalent to 5 colons: `:, :, :, :, :`

它np.take比使用:s索引快得多，并且仅慢一点：

import numpy as np

arr = np.random.random((10, 10, 10, 10, 10, 10, 10))

np.testing.assert_array_equal(arr[:,:,:,:,:,4], arr.take(4, axis=5))
np.testing.assert_array_equal(arr[:,:,:,:,:,4], arr[(slice(None), )*5 + (4, )])
%timeit arr.take(4, axis=5)
# 18.6 ms ± 249 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
%timeit arr[(slice(None), )*5 + (4, )]
# 2.72 µs ± 39.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit arr[:, :, :, :, :, 4]
# 2.29 µs ± 107 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

但是可能不那么可读，因此，如果经常需要，您可能应该将其放在具有有意义名称的函数中：

def index_axis(arr, index, axis):
    return arr[(slice(None), )*axis + (index, )]

np.testing.assert_array_equal(arr[:,:,:,:,:,4], index_axis(arr, 4, axis=5))

%timeit index_axis(arr, 4, axis=5)
# 3.79 µs ± 127 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)