我想切片數組，以便我可以使用它來執行任意維度的另一個數組的操作。換句話說，我做了以下內容：根據需要附加np.newaxis
A = np.random.rand(5)
B = np.random.rand(5,2,3,4)
slicer = [slice(None)] + [None]*(len(B.shape)-1)
result = B*A[slicer]
有一些語法，我可以使用，這樣我就不需要建立slicer？
在這種特定情況下，您可以使用帶有省略號的np.einsum。
result2 = np.einsum('i,i...->i...', A, B)
np.allclose(result, result2)
Out[232]: True
雖然，作爲@hpaulj指出（如果你使用1/B或部門）這僅適用於乘法。
由於廣播通常從另一端開始工作，因此可以使用np.transpose兩次以正確的順序獲取座標軸。
result3 = np.transpose(np.transpose(B) * A)
但是，這也不是一個一般的情況下
不錯，但它僅限於乘法。 – hpaulj
重塑可能是一個選項：'B * A.reshape（A.shape +（1）*（B.ndim-1））'，但基本上是一樣的。 – Divakar
你的代碼讓我想起expand_dims在內部做了什麼，除了只增加了1個軸。廣播默認是向另一個方向擴展。用你自己的功能來包裝這個動作可能是最簡單的。 – hpaulj