回答編集履歴
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誤字訂正
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@@ -1,4 +1,4 @@
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私もあまり自信はないのですが、この代入ではブロードキャストは行われていないと思います。
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私もあまり自信はないのですが、この代入では次元を拡張するブロードキャストは行われていないと思います。
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`col[:, :, y, x, :, :] = img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride]`の式で代入先になっている左辺の`col[:, :, y, x, :, :]`は一見すると6次元に見えますが、実はもう4次元になっています。そのため、左右で次元数は揃った状態です。
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代入の例も追加しました
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@@ -4,7 +4,7 @@
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なぜ6次元の`col`が4次元になっているのかというと、3番目と4番目の指定をスライスではなく`y`と`x`のスカラー値で指定しているためです。
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以下、簡単な例です。
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以下、次元数が変わる簡単な例です。
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```python
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a = np.zeros((2,3,4))
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@@ -16,5 +16,20 @@
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# (2, 4) ←2次元になります！
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```
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以下、代入の例です。
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```Python
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a = np.zeros((2,3,4))
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a[:, 1, :] = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
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+
print(a)
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+
# [[[ 0. 0. 0. 0.]
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# [ 1. 2. 3. 4.]
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+
# [ 0. 0. 0. 0.]]
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+
#
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+
# [[ 0. 0. 0. 0.]
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# [ 5. 6. 7. 8.]
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+
# [ 0. 0. 0. 0.]]]
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+
```
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こちらの解説が参考になるかと思います。
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[NumPy配列ndarrayのスライスによる部分配列の選択と代入](https://note.nkmk.me/python-numpy-ndarray-slice/)
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