在 numpy 中索引多个不相邻的范围

我想从一维 numpy 数组（或向量）中选择多个不相邻的范围。

Suppose:

>>> idx = np.random.randint(100, size=10)
array([82,  9, 11, 94, 31, 87, 43, 77, 49, 50])

当然，这有效：

>>> idx[0:3]
array([82,  9, 11])

这可以通过单独的索引来获取：

>>> idx[[0,3,4]]
array([82, 94, 31])

但是如果我想选择范围怎么办0:3, and 7:?

我试过了：

>>> idx[[0:3,7:]]
SyntaxError: invalid syntax

有没有一种简单的方法可以做到这一点，或者我需要单独生成它们并连接起来？

您需要在索引之前或之后进行连接。np.r_让一切变得简单

In [116]: idx=np.array([82,  9, 11, 94, 31, 87, 43, 77, 49, 50])
In [117]: np.r_[0:3,7:10]
Out[117]: array([0, 1, 2, 7, 8, 9])
In [118]: idx[np.r_[0:3,7:10]]
Out[118]: array([82,  9, 11, 77, 49, 50])

np.r_扩展切片并将它们连接起来。

您可以混合切片和列表：

In [120]: np.r_[0:3,7:10,[0,3,4]]
Out[120]: array([0, 1, 2, 7, 8, 9, 0, 3, 4])

在索引之前连接可能比索引之后连接更快，但是对于像这样的一维数组，我认为差异并不显着。