按最终维度过滤 NumPy 数组，仅折叠倒数第二个维度

Question

我非常困惑与这个问题作斗争，即使它非常简单：

我有一个 numpy 数组a在哪里a.shape == (16,4,1000,60)

我真的不喜欢a[:,:,:,5] == x

我想删除以上所有内容，以生成bwhere b.shape == (16,4,k,60)， wherek是一个未知但恒定的数字。

where 的索引a[0,0,:,5] == x不一定与 where 的索引相同a[0,1,:,5] == x，但它们总是存在k的。

有任何想法吗？谢谢！

编辑：我刚刚发现，如果我这样做：

b = a[a[:,:,:,5] == x]

k = b.size / (16*4*60)

b = b.reshape([16,4,k,60])

b.shape # e.g. (16,4,3,60)

它有效，但这似乎不是一个很好的解决方案。有没有办法明确地保持尺寸？

Answer 1

而不是b = b.reshape([16,4,k,60])只做一个b = b.reshape((16,4,-1,60)). numpy将为您找出隐含的维度。一个且只有一个形状维度可以是-1。在这种情况下，该值是从数组的总大小和其他维度推断出来的。