Numpy 数组中一次选择多个切片

在numpy中，我们可以通过切片来访问数组中的某些元素。通常，我们只选择一个切片，但是有时我们需要选择多个切片对应的元素。本文将介绍如何在numpy中一次选择多个切片。

阅读更多：Numpy 教程

了解Numpy的切片

在讨论如何选择多个切片之前，我们应该先了解numpy的切片。numpy中的切片是指从多维数组中选择某些元素的过程。这些切片可以通过给定开始和结束索引，并选择步长的方式来定义。以下是一些例子：

import numpy as np

# 一维数组的切片
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a[1:3])  # [2 3]

# 二维数组的切片
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(b[1:3, 0:2])  # [[4 5], [7 8]]

# 三维数组的切片
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(c[0:2, 0:2, 0:1])  # [[[1], [3]], [[5], [7]]]

在上面的例子中，我们分别展示了如何在一维、二维和三维数组中使用切片。请注意，切片的语法是类似的，只需要给定有关开始和结束索引以及步长的信息即可。

选择多个切片

为了一次选择多个切片，我们需要使用numpy的np.ix_()函数。该函数使用不同的切片来选择多维数组中的元素。我们可以使用np.ix_()函数将多个一维索引数组转换为一个多维索引数组。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])
c = np.array([9, 10, 11, 12])

# 选择多个切片
print(a[np.ix_([0, 2], [0, 2])])  # [[1 3], [9 11]]
print(b[np.ix_([0, 2], [0, 2])])  # [[5 7], [13 15]]
print(c[np.ix_([0, 2], [0, 2])])  # [[9 11], [21 23]]

在上面的例子中，我们使用了三个不同的一维数组来创建numpy数组。然后，我们使用np.ix_()函数来选择多个切片。请注意，我们提供了两个一维数组作为参数来选择任意两行和两列。最终，我们获得了一个新的二维数组。我们可以使用类似的方法来选择多维数组中的多个切片。

以下是一个更复杂的例子。我们将使用一个形状为(3, 4, 5)的三维数组，并选择多个切片：

import numpy as np

arr = np.arange(60).reshape(3, 4, 5)
print(arr[np.ix_([1, 2], [0, 2], [0, 3, 4])])

在上面的例子中，我们使用np.arange()函数创建了一个形状为(3, 4, 5)的三维数组。然后，我们使用np.ix_()函数来选择三个切片。我们选择了第二个和第三个索引来选择两个深度切片，选择了第一个和第三个索引来选择两个行切片，最后选择了第一个、第四个和第五个索引来选择三个列切片。最终，我们获得了一个(2, 2, 3)的数组。

复合索引

在某些情况下，我们可能需要使用复合索引来选取多个切片。复合索引是指将多个一维索引数组组合成一个多维索引数组。以下是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])
c = np.array([9, 10, 11, 12])

# 复合索引选择多个切片
print(a[np.ix_([0, 2],)] + b[np.ix_([1, 3],)] + c[np.ix_([0, 3],)])

在上面的例子中，我们使用np.ix_()函数将三个不同的一维数组转换为一个多维索引数组。然后，我们使用这个多维索引数组来选择多个切片。最终，我们获得了一个一维数组，并将三个不同的切片加在一起。