如何通过不同的值一次多个3d NumPy数组的不同列？

通过使用NumPy的切片功能，可以通过不同的索引值一次选择多个3D NumPy数组的不同列。

假设我们有一个名为arr的3D NumPy数组，形状为(m, n, p)，其中m表示数组的行数，n表示数组的列数，p表示数组的深度。我们想要选择不同的列，可以使用以下语法：

selected_cols = arr[:, selected_indices, :]

其中，selected_indices是一个包含所选列索引的列表或数组。这将返回一个新的3D NumPy数组，其中包含原始数组arr中所选列的数据。

下面是对该方法的解释和示例：

• 概念：通过切片操作选择不同的列。
• 分类：数据处理。
• 优势：可以同时选择多个3D NumPy数组的不同列，提高数据处理效率。
• 应用场景：在处理多维数据时，需要选择特定的列进行分析或处理。
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示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3D NumPy数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

# 选择第1列和第3列
selected_cols = arr[:, [0, 2], :]

print(selected_cols)

输出结果：

[[[ 1  2  3]
  [ 7  8  9]]

 [[10 11 12]
  [16 17 18]]

 [[19 20 21]
  [25 26 27]]]

在上面的示例中，我们创建了一个3D NumPy数组arr，并选择了第1列和第3列。最终输出的selected_cols是一个新的3D NumPy数组，其中包含了原始数组arr中所选列的数据。