numpy中的数组赋值 / : 冒号等价物

Question

我正在尝试将两个大小不同的数组在Python/Numpy中进行索引关联，但我无法通过一个子程序将小数组的索引传递给大数组。

举个例子，我有两个Numpy数组：a1 和 a2。a1.shape = (240,33,258)，而a2.shape = (240,40,33,258)。我在中寻找一些索引，并想把这些索引关联到a2上。也就是说，index1 = numpy.where(a > n)。我可以用以下方式抓取我感兴趣的数据：

dat1 = a1[index]
dat2 = a2[index[0],:,index[1],index[2]]

得到的数据形状是dat1.shape = (n)和dat2.shape = (n, 40)。为了加快程序的运行速度，我想通过一个子程序传递索引，但我无法传递[index[0],:,index[1],index[2]]，因为我不能传递冒号':'。

我认为我的解决方案是将冒号':'的数字等价物传递给子程序，但我还没有找到答案。

非常感谢你的帮助。

Answer 1

如上所述，: 是 slice(None) 的简写。你也可以使用 np.s_[index[0],:,index[1],index[2]] 这种方便的写法来构建切片元组。

Answer 2

你可以用 slice(None) 来表示 : 的意思。就像下面这样：

[index[0], slice(None), index[1], index[2]]