Numpy切片函数:动态创建切片索引np.r_[a:b，c:d，.]从数组形状(X，2)中选择数组
Numpy切片函数:动态创建切片索引np.r_[a:b，c:d，.]从数组形状(X，2)中选择数组
提问于 2019-11-22 09:40:25
形势
我有代表双声道音频的2D阵列。我想要创建一个函数，在任意位置(例如，只返回语音部分)返回这个数组的切片。当我显式地将值写入np.r_时，我已经知道了如何做到这一点。
样本数据
arr = np.arange(0,24).reshape((2, -1))
# array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
# [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])输入
宽度为2.g的x长数组。
selector = np.array([[0, 2], [6, 9]])
# array([[0, 2],
# [6, 9]])期望输出
# create an indexed arrays
selection_indices = np.r_[0:2, 6:9]
# array([0, 1, 6, 7, 8])
# use indices to select 2D
arr[:, selection_indices]
# array([[ 0, 1, 6, 7, 8],
# [12, 13, 18, 19, 20]])目标
一个函数，它采用宽度为2的X长数组(shape: X，2)，表示片的开始和结束，并使用它返回数组的选择。有效的np.r_[0:2, 6:9]，但然后从一个论点。
arr = np.arange(0,24).reshape((2, -1))
def slice_returner(arr, selector):
# something like this (broken); should be like: np.r_[0:2, 6:9]
selection_indices = np.r_[[row[0]:row[1]] for row in selector]
# return 2D slice
return arr[:, selection_indices]
selector = np.array([[0, 2], [6, 9]])
sliced_arr = slice_returner(arr, selector)如何将输入转换为选择片？最好是最少的数组创建/复制。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-11-22 10:07:01
认为布尔索引可能是一种有效的方法。因此，我们可以创建一个掩码，然后索引cols并得到输出-
# Generate mask for cols
mask = np.zeros(arr.shape[1],dtype=bool)
for (i,j) in selector:
mask[i:j] = True
# Boolean index into cols for final o/p
out = arr[:,mask]内存开销只是掩码，它作为一个布尔数组应该是最小的，最后的输出也是必需的。
矢量化掩模创建
如果selector中有许多条目，那么有一种基于广播的矢量化方法来为cols创建掩码，如-
r = np.arange(arr.shape[1])
mask = ((selector[:,0,None]<=r) & (selector[:,1,None]>r)).any(0)Stack Overflow用户
发布于 2019-11-22 09:57:30
您只需从单个的数组创建索引数组即可。
slices = [[0, 2], [6, 9]]
np.concatenate([np.arange(*i) for i in slices])
# array([0, 1, 6, 7, 8])并使用它提取数据。
arr[:, np.concatenate([np.arange(*i) for i in slices])]
# array([[ 0, 1, 6, 7, 8],
# [12, 13, 18, 19, 20]])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58991395
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