矢量：數組太多指數

a=b=np.arange(9).reshape(3,3) 
i=np.arange(3) 
mask=a<i[:,None,None]+3

和矢量：數組太多指數

b[np.where(mask[0])] 
>>>array([0, 1, 2]) 

b[np.where(mask[1])] 
>>>array([0, 1, 2, 3]) 

b[np.where(mask[2])] 
>>>array([0, 1, 2, 3, 4])

現在我想向量化並打印它們放在一起，我嘗試

b[np.where(mask[i])]和b[np.where(mask[i[:,None,None]])]

他們兩人的表演IndexError: too many indices for array

來源

2017-10-17 kinder chan

我不確定這是否做到了你想要的。特別是，'np.where（mask [0]）[0]'全部是'真'，因爲數組的真值被獲取（如果至少有一個元素爲真，則'真'），而且你使用來自'np.where（）'的返回值，我不認爲這是你想要的。 – remram

嘗試要打印矢量，它只能存在於x，y和z維度中。你有4

來源

2017-10-17 02:12:13 BadUserName

你有沒有見過超過3個維度的向量？ –

In [165]: a 
Out[165]: 
array([[0, 1, 2], 
     [3, 4, 5], 
     [6, 7, 8]]) 
In [166]: mask 
Out[166]: 
array([[[ True, True, True], 
     [False, False, False], 
     [False, False, False]], 

     [[ True, True, True], 
     [ True, False, False], 
     [False, False, False]], 

     [[ True, True, True], 
     [ True, True, False], 
     [False, False, False]]], dtype=bool)

所以a（和b）是（3,3），而mask爲（3,3,3）。

一個布爾掩碼，應用於陣列產生一個1D（當經由where施加相同）：

In [170]: a[mask[1,:,:]] 
Out[170]: array([0, 1, 2, 3])

的2D掩碼的where產生2元素的元組，其可以索引2D陣列：

In [173]: np.where(mask[1,:,:]) 
Out[173]: (array([0, 0, 0, 1], dtype=int32), array([0, 1, 2, 0], dtype=int32))

在3D掩模where是一個3元組元素 - 因此too many indices錯誤：

In [174]: np.where(mask) 
Out[174]: 
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2], dtype=int32), 
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1], dtype=int32), 
array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 0, 1, 2, 0, 1], dtype=int32))

讓我們嘗試擴大a〜3d和敷面膜

In [176]: np.tile(a[None,:],(3,1,1)).shape 
Out[176]: (3, 3, 3) 
In [177]: np.tile(a[None,:],(3,1,1))[mask] 
Out[177]: array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 4])

值是有的，但它們結合。

我們可以指望的True數目的mask每個平面，並用它來split蒙面瓷磚：

In [185]: mask.sum(axis=(1,2)) 
Out[185]: array([3, 4, 5]) 
In [186]: cnt=np.cumsum(mask.sum(axis=(1,2))) 
In [187]: cnt 
Out[187]: array([ 3, 7, 12], dtype=int32) 

In [189]: np.split(np.tile(a[None,:],(3,1,1))[mask], cnt[:-1]) 
Out[189]: [array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3]), array([0, 1, 2, 3, 4])]

內部np.split使用Python的水平迭代。因此，mask飛機上的迭代可能會一樣好（在這個小例子中速度提高了6倍）。

In [190]: [a[m] for m in mask] 
Out[190]: [array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3]), array([0, 1, 2, 3, 4])]

指向與期望的 '矢量'，單個陣列（3），（4）和（5）的形狀的基本問題。不同大小的數組是一個強有力的指標，即使不是不可能，真正的「向量化」也很困難。

來源

2017-10-17 02:42:51 hpaulj

矢量：數組太多指數

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