切片numpy阵列获得第n列

下面的示例数组，如何逐列分割以获得以下内容（例如第3列）[0, 0, ..., 1338, 1312, 1502, 0, ...] 寻找最有效的方法，谢谢！切片numpy阵列获得第n列

>>> r 
array([[[ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0]], 

     [[ 0, 0, 1338], 
     [ 0, 0, 1312], 
     [ 0, 0, 1502], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0]], 

     [[ 0, 0, 1400], 
     [ 0, 0, 1277], 
     [ 0, 0, 1280], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0]]], dtype=uint16)

来源

2016-07-23 Georges

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html# indexing-slicing-and-iterating –

对于任何尺寸的通用ndarray，一个办法是 -

arr[...,n]

为了得到一个平坦的版本，使用.ravel()方法 -

arr[...,n].ravel()

采样运行 -

In [317]: arr 
Out[317]: 
array([[[[2, 1, 2], 
     [0, 2, 3], 
     [1, 0, 1]], 

     [[0, 2, 0], 
     [3, 1, 2], 
     [3, 3, 1]]], 


     [[[2, 0, 0], 
     [0, 2, 3], 
     [3, 3, 1]], 

     [[2, 0, 1], 
     [2, 3, 0], 
     [3, 3, 2]]]]) 

In [318]: arr[...,2].ravel() 
Out[318]: array([2, 3, 1, 0, 2, 1, 0, 3, 1, 1, 0, 2])

来源

2016-07-23 15:59:54 Divakar

Numpy支持像matlab这样的“分号符号”。你的情况，你应该能够做拿第三列：
x = r[:,:,2]
然后
a = numpy.concatenate([x[0],x[1],x[2]])

来源

2016-07-23 16:04:48 magicleon

您可以使用'x.flatten（）'而不是'numpy.concatenate（[x [0]，x [1]，x [2]]）''。 – Akavall

是的，你说得对，谢谢！ – magicleon

切片numpy阵列获得第n列

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