假設(shè)我有以下 numpy 數(shù)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(huì)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(lèi)似的結(jié)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(méi)有幫助編輯：切片不能解決問(wèn)題，當(dāng)行數(shù)和列數(shù)沒(méi)有模式時(shí)
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瀟瀟雨雨
TA貢獻(xiàn)1833條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)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(guò)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(zhǔn)確完成的，但想法是向其中一個(gè)數(shù)組添加一個(gè)新軸（這是由 內(nèi)部處理的np.ix_）。在 pytorch 中，這可以通過(guò)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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