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在numpy數組和tensorflow張量中選擇行和列

在numpy數組和tensorflow張量中選擇行和列

紅顏莎娜 2022-10-25 15:22:01
假設我有以下 numpy 數組:array = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]                  ,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]                  ,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], np.int32)然后,如果我使用切片,我會得到:array[1:5,1:5]array([[2, 3, 4, 5],       [2, 3, 4, 5],       [2, 3, 4, 5],       [2, 3, 4, 5]], dtype=int32)如果我想選擇具有“間隙”的行和列(例如 1,3 和 5),我想要類似的結果。所以我想選擇行和列 1,3,5 并得到:array([[2, 4, 6],       [2, 4, 6],       [2, 4, 6]], dtype=int32)但我不知道該怎么做。我想在 tensorflow 2.0 中做同樣的事情,但tf.gather沒有幫助編輯:切片不能解決問題,當行數和列數沒有模式時
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1 回答

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瀟瀟雨雨

TA貢獻1833條經驗 獲得超4個贊

如果想要在給定的索引列表上建立索引,并且您期望通過切片獲得的行為,您有np.ix:


ix = [1,3,5]

array[np.ix_(ix,ix)]


array([[2, 4, 6],

       [2, 4, 6],

       [2, 4, 6]])

不確定這是如何在 tensorflow 中準確完成的,但想法是向其中一個數組添加一個新軸(這是由 內部處理的np.ix_)。在 pytorch 中,這可以通過以下方式完成:


a[ix.view(-1,1), ix]


tensor([[2, 4, 6],

        [2, 4, 6],

        [2, 4, 6]], dtype=torch.int32)


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反對 回復 2022-10-25
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