Tranche d'index Numpy sans perdre les informations de dimension

Question

J'utilise numpy et je souhaite indexer une ligne sans perdre les informations de dimension.

 import numpy as np
X = np.zeros((100,10))
X.shape        # >> (100, 10)
xslice = X[10,:]
xslice.shape   # >> (10,)  

Dans cet exemple, xslice est maintenant à 1 dimension, mais je veux qu'il soit (1,10). Dans R, j'utiliserais X [10,:, drop = F]. Y a-t-il quelque chose de similaire dans numpy. Je n'ai pas pu le trouver dans la documentation et je n'ai pas vu une question similaire posée.

Merci!

Answer 1

Une autre solution est de faire

 X[[10],:]

ou alors

 I = array([10])
X[I,:]

La dimensionnalité d'un tableau est préservée lorsque l'indexation est effectuée par une liste (ou un tableau) d'index. C'est bien car cela vous laisse le choix entre garder la dimension et serrer.

Answer 2

J'ai trouvé quelques solutions raisonnables.

1) utiliser numpy.take(X,[10],0)

2) utilisez cette étrange indexation X[10:11:, :]

Idéalement, cela devrait être la valeur par défaut. Je n'ai jamais compris pourquoi les dimensions sont jamais abandonnées. Mais c'est une discussion pour numpy ...

Answer 3

Pour ajouter à la solution d'indexation par listes ou tableaux par gnebehay, il est également possible d'utiliser des tuples:

 X[(10,),:]