興味深いnumpy先進的なインデックスの選択の場合

Question

高度なインデックスを使用して、3つのわずかに異なる方法で3D配列をスライスして、同じ結果を得るPythonプログラムです。 aとbは同じ期待される結果を示す。しかし、cは "IndexError：shape mismatch：インデックス配列をshape（3、）（2、）（1、）と一緒にブロードキャストできませんでした"というエラーメッセージを表示します。 a、b、cの唯一の違いは、第2のインデックスの範囲を選択するわずかに異なる方法です。

import numpy as np 

y = np.arange(0,18) 
y1 = y.reshape((3,2,3)) 

print("y1 is \n{}\n".format(y1)) 

#a is ok 
a = y1[[0,1,2],:,[False,False,True]] 
print("a is \n{}\n".format(a)) 

#b is ok, same as a 
b = y1[[0,1,2],0:2,[False,False,True]] 
print("b is \n{}\n".format(b)) 

#below errors out 
c = y1[[0,1,2],[0,1],[False,False,True]] 
print("c is \n{}\n".format(c)) 

Answer 1

をインデックス1に少し混乱したように、インデックス0とTrueとしてFalse使用：理由をerroring℃です。

a = y1[[0,1,2],:,[False,False,True]] 

以上

a = y1[[0,1,2],:,[0,0,1]] 

手段、第2の要素、指標としてcの場合...

a = [y1[0, :, 0], y1[1, :, 0], y1[2, :, 1]] 

を各リストの最初の要素を取ります中間リストが短く、3番目の要素が欠落しています。

別の例として、それを明確に

d = y1[[0,2,0],[0,1,0],[2,2,1]] 

作るためにここに

d = [y1[0, 0, 2], y1[2, 1, 2], y1[0, 0, 1]] 

Answer 2

問題があるさ：ブーリアンインデックスが

どのようにインデックスリスト（配列をどのように動作するか

• ）お互いにブロードキャスト
• 複合型の高度な/基本的なインデックス作成の仕組み

---

In [286]: y1 = np.arange(18).reshape(3,2,3) 
In [287]: y1 
Out[287]: 
array([[[ 0, 1, 2], 
     [ 3, 4, 5]], 

     [[ 6, 7, 8], 
     [ 9, 10, 11]], 

     [[12, 13, 14], 
     [15, 16, 17]]]) 
In [288]: y1[[0,1,2],:,[False, False, True]] 
Out[288]: 
array([[ 2, 5], 
     [ 8, 11], 
     [14, 17]]) 
In [289]: y1[[0,1,2],0:2,[False, False, True]] 
Out[289]: 
array([[ 2, 5], 
     [ 8, 11], 
     [14, 17]]) 
In [290]: y1[[0,1,2],[0,1],[False, False, True]] 
.... 
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be 
broadcast together with shapes (3,) (2,) (1,) 

したがって、最初の2は、（3,2）結果を生成し、エラー最後。最後は[False,False,True]を（1、）インデックス配列に変換したことに注意してください。

最初

は、このシンプルなインデックスと同じである：（3,2,1）

In [291]: y1[:,:,[False,False,True]] 
Out[291]: 
array([[[ 2], 
     [ 5]], 

     [[ 8], 
     [11]], 

     [[14], 
     [17]]]) 

A：私はブール値を使用する代わりに、場合

In [294]: y1[:,:,2] 
Out[294]: 
array([[ 2, 5], 
     [ 8, 11], 
     [14, 17]]) 

、それは私がy1[:,:,[2]]]を使用しているかのようですアレイ。

y1[np.ix_([0,1,2], [0,1], [2])]では、同じことが行われますが、高度なインデックス作成が行われます。 booleanリストも同じように動作します。彼らはこれが（にブロードキャスト（3,1,1）、（1,2,1）及び（1,1,1）を作成互いに

In [299]: np.ix_([0,1,2],[0,1],[2]) 
Out[299]: 
(array([[[0]], 

     [[1]], 

     [[2]]]), array([[[0], 
     [1]]]), array([[[2]]])) 

に対してブロードキャストできるようix_ 3つのアレイを整形します3,2,1）。

y1[[0,1,2], :, [2]]は、（3、）を生成するためにa（1、）でa（3、）を使用します。中間の（2、）中間の端が最後まで付いています。これは、基本的な/高度な索引付けが混在した例です。場合によっては直感的ではありません。たとえば、y1[[2], :, [0,1,2]]は（3,2）を生成しますが、ユーザーはしばしば（2,3）を期待します。

Python multi-dimensional notation transpose automatically

---

ブールインデックスは0/1インデックスと同じではありません。

In [297]: y1[[0,1,2], :, [0,0,1]] 
Out[297]: 
array([[ 0, 3], 
     [ 6, 9], 
     [13, 16]]) 

これはy1[0,:,0]、y1[1,:,0]、およびy1[2,:,1]を選択します。 2つのリストの要素をペアにします。 a（3、）でa（3、）をブロードキャストします。再び中央のスライスが最後に追加されます。

---

[0,2]の同等、サイズ(2,)インデックスであることが[True, False, True]た場合はブール値マスクは問題を抱えていることができることを注意、。それは(3,)で放送されません。

In [307]: y1[[0,1,2],:,[True, False, True]] 
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,) 

y1[[[0],[1],[2]],:,[True, False, True]](3,2,2)結果、および y1[[[0],[1],[2]],[0,1],[True, False, True]](3,2)とご理解をテストします。