我有一个多维数组，有两个整数列表L_i和L_j，分别对应于我想保留的axis-i和axis-j的元素，我还想满足以下条件：
1.保持数组的原始维数，即使L_i或L_j只包含1个元素（换句话说，我不希望单元素轴被折叠）
1.保留轴的顺序
最干净的方法是什么？
下面是一个可重现的示例，它显示了我所遇到的一些意外行为：
import numpy as np
aa = np.arange(120).reshape(5,4,3,2)
aa.shape
### (5,4,3,2) as expected
aa[:,:,:,[0,1]].shape
### (5, 4, 3, 2) as expected
aa[:,:,:,[0]].shape
### (5,4,3,1) as desired. Notice that even though the [0] is one element,
### that last axis is preserved, which is what I want
aa[:,[1,3],:,[0]].shape
### (2, 5, 3) NOT WHAT I EXPECTED!!
### I was expecting (5, 2, 3, 1)好奇为什么numpy是崩溃和重新排序轴，也是最好的方式做我的子集正确。
2条答案
按热度按时间pkmbmrz71#
关于你问题的答案...
因为高级索引
[1,3]和[0]被一起广播以形成形状(2,)子空间，该形状(2,)子空间替换它们索引的子空间（即，分别具有大小4和2的轴）。因为高级索引被一个切片分隔开，所以没有明确的位置放置新的shape
(2,)子空间，结果numpy将它放在数组的前面，切片维度在后面（shape(5, 3)）。...因此，您只剩下一个shape
(2, 5, 3)数组。有关更多信息，请参阅numpy指南中关于组合基本和高级索引的部分。
PS：仍然可以只使用一个索引调用来获得你想要的形状，但是你必须放弃切片，而是定义传播到形状
(5, 2, 3, 1)的索引，例如使用np.ix_：xkrw2x1b2#
一次减少一个轴：