Numpy:使用布尔数组索引将3d矩阵放入4d矩阵时出现形状不匹配错误- python

问题描述： 当使用布尔数组索引将一个3D矩阵放入一个4D矩阵时，我遇到了形状不匹配的错误。

回答： 在使用布尔数组索引将一个3D矩阵放入一个4D矩阵时，确保两个矩阵的形状匹配是非常重要的。出现形状不匹配错误的原因可能是索引数组的形状不正确或者目标矩阵的形状不正确。

首先，确保布尔数组的形状与要索引的矩阵的形状匹配。布尔数组应该具有相同的维度数和相应的维度大小，以便能够正确地进行索引。如果布尔数组的形状不正确，可以使用Numpy的reshape或resize函数来调整形状。

其次，确保目标矩阵的形状与被索引的矩阵形状相匹配。如果目标矩阵的维度数比被索引的矩阵多一个，那么需要在目标矩阵中增加一个维度，以容纳索引操作。可以使用Numpy的expand_dims函数来增加维度。

以下是一个示例代码，演示如何使用布尔数组索引将一个3D矩阵放入一个4D矩阵：

import numpy as np

# 创建一个3D矩阵（被索引的矩阵）
matrix_3d = np.array([[[1, 2],
                       [3, 4]],
                      [[5, 6],
                       [7, 8]]])

# 创建一个4D矩阵（目标矩阵）
matrix_4d = np.zeros((2, 2, 2, 2))

# 创建一个布尔数组作为索引
index = np.array([True, False])

# 确保布尔数组形状正确
index = np.reshape(index, (2, 1, 1))

# 确保目标矩阵形状正确
matrix_4d = np.expand_dims(matrix_4d, axis=2)

# 将3D矩阵放入4D矩阵
matrix_4d[index] = matrix_3d

print(matrix_4d)

上述示例中，首先创建了一个3D矩阵（被索引的矩阵）和一个4D矩阵（目标矩阵）。然后，创建了一个布尔数组作为索引，并使用reshape函数将其形状调整为正确的形状。接下来，使用expand_dims函数将目标矩阵的形状调整为正确的形状。最后，使用布尔数组索引将3D矩阵放入4D矩阵。输出结果为：

[[[[1. 1.]
   [1. 1.]]

  [[1. 1.]
   [1. 1.]]]


 [[[0. 0.]
   [0. 0.]]

  [[0. 0.]
   [0. 0.]]]]

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