Numpy 4d阵列切片

Question

为什么切片4D阵列会给我一个3d阵列？我期望在一个维度中具有范围1的4d阵列。

例子：

print X.shape 
(1783, 1, 96, 96) 

片阵列：

print X[11,:,:,:].shape 

或

print X[11,:].shape 

给我(1, 96, 96)，但我预计(1, 1, 96, 96)

我能做到过b y print X[11:12,:].shape，但我想知道为什么第一种方法不能像我所期望的那样工作？

Answer 1

每the docs：

一个整数，i，返回作为i:i+1相同的值除返回的对象的维数是通过1降低。特别是，第p个元素为整数（以及所有其他条目:）的选择元组将返回尺寸为N - 1的相应子数组。如果N = 1那么返回的对象是一个数组标量。

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因此，当您的索引是一个整数，该索引的值（s）为（是）返回，相应的轴被移除。在一个维度上的行为是你所期望的：

In [6]: a = np.arange(5); a 
Out[6]: array([0, 1, 2, 3, 4]) 

In [7]: a[2] 
Out[7]: 2 

In [8]: a[2].shape 
Out[8]:() 

a是一维的，a[2]是0维。

在更高的尺寸，如果是X 4维和形状(1783,1,96,96)的，然后 X[11,:,:,:]返回所有其中第一轴线索引等于11，然后该轴被移除的值。所以X[11,:,:,:].shape是(1,96,96)。

当片指定的范围内，如a[2:3]则该范围内的所有的值被返回，并且轴不被去除：

In [9]: a[2:3] 
Out[9]: array([2]) 

In [10]: a[2:3].shape 
Out[10]: (1,) 

同样，X[11:12, :, :, :]具有形状(1,1,96,96)。