动态 Python 数组切片

我面临的情况是我有一个非常大的numpy.ndarray（实际上，这是一个 hdf5 数据集）我需要快速找到它的子集，因为它们整个数组无法保存在内存中。但是，我也不想迭代这样的数组（即使声明内置的 numpy 迭代器也会抛出一个MemoryError）因为我的脚本实际上需要几天的时间才能运行。

因此，我面临着迭代数组的某些维度的情况，以便我可以对整个数组的精简子集执行数组操作。为此，我需要能够动态地切出数组的子集。动态切片意味着构造一个元组并传递它。

例如，代替

my_array[0,0,0]

我可能会用

my_array[(0,0,0,)]

问题是：如果我想手动沿数组的特定维度/轴切出所有值，我可以这样做

my_array[0,:,0]
> array([1, 4, 7])

但是，如果我使用元组，这不起作用：

my_array[(0,:,0,)]

我会在哪里得到SyntaxError.

当我必须动态构造切片以将某些内容放入数组的括号中时，我该如何做到这一点？

你可以切片自动地使用Python的slice:

>>> a = np.random.rand(3, 4, 5)
>>> a[0, :, 0]
array([ 0.48054702,  0.88728858,  0.83225113,  0.12491976])
>>> a[(0, slice(None), 0)]
array([ 0.48054702,  0.88728858,  0.83225113,  0.12491976])

The slice方法读作slice(*start*, stop[, step])。如果只传递一个参数，则它被解释为slice(0, stop).

在上面的例子中:被翻译成slice(0, end)这相当于slice(None).

其他切片示例：

:5 -> slice(5)
1:5 -> slice(1, 5)
1: -> slice(1, None)
1::2 -> slice(1, None, 2)