python - 在多维 numpy 数组的每个索引处切片不同的范围

问题描述

我有一个mx nnumpy array arr，对于的每一列arr，我有一个给定的行范围，我想访问它们。
我有一个nx1数组vec来描述这个范围何时开始。
该范围有一些恒定的持续时间d。

如何有效地提取这个感兴趣的dxn数组？
这可以通过巧妙的切片来完成吗？

我最初的想法是尝试类似：

arr = np.tile(np.arange(10),(4,1)).T
vec = np.array([3,4,5,4])
d = 3
vec_2 = vec+d
out = arr[vec:vec2,np.arange(n)]

但这会产生以下错误：

TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引

所需的输出将是以下数组：

array([[3, 4, 5, 4],
       [4, 5, 6, 5],
       [5, 6, 7, 6],
       [6, 7, 8, 7])

我可以循环d，但性能对于这段代码很重要，所以我更愿意对其进行矢量化。

标签： pythonarraysnumpyslice

In [489]: arr=np.arange(24).reshape(6,4)                                                         
In [490]: vec=np.array([0,2,1,3])

利用最近的扩展linspace来生成几个数组：

In [493]: x = np.linspace(vec,vec+2,3).astype(int)                                               
In [494]: x                                                                                      
Out[494]: 
array([[0, 2, 1, 3],
       [1, 3, 2, 4],
       [2, 4, 3, 5]])
In [495]: arr[x, np.arange(4)]                                                                   
Out[495]: 
array([[ 0,  9,  6, 15],
       [ 4, 13, 10, 19],
       [ 8, 17, 14, 23]])

列迭代方法：

In [498]: np.stack([arr[i:j,k] for k,(i,j) in enumerate(zip(vec,vec+3))],1)                      
Out[498]: 
array([[ 0,  9,  6, 15],
       [ 4, 13, 10, 19],
       [ 8, 17, 14, 23]])

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