python - 使用 NumPy argsort 并接收二维数组

Question

目的是计算两组点(set1和set2)之间的距离矩阵，使用argsort()得到排序索引和 take() 提取排序数组。我知道我可以直接执行 sort()，但我需要索引才能执行后续步骤。

我正在使用花式索引 concepts discussed here .我无法直接将 take() 与获得的索引矩阵一起使用，但是向每一行添加相应的数量使其工作，因为 take() 使源变平数组使第二行元素具有索引 += len(set2)，第三行索引 += 2*len(set2) 等等(见下文):

dist  = np.subtract.outer( set1[:,0], set2[:,0] )**2
dist += np.subtract.outer( set1[:,1], set2[:,1] )**2
dist += np.subtract.outer( set1[:,2], set2[:,2] )**2
a = np.argsort( dist, axis=1 )
a += np.array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
               [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
               [20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20],
               [30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30]])
s1 = np.sort(dist,axis=1)
s2 = np.take(dist,a)
np.nonzero((s1-s2)) == False
#True # meaning that it works...

主要问题是:是否有一种直接使用take() 而不对这些索引求和的方法？

要玩的数据:

set1 = np.array([[ 250., 0.,    0.],
                 [ 250., 0.,  510.],
                 [-250., 0.,    0.],
                 [-250., 0.,    0.]])

set2 = np.array([[  61.0, 243.1, 8.3],
                 [ -43.6, 246.8, 8.4],
                 [ 102.5, 228.8, 8.4],
                 [  69.5, 240.9, 8.4],
                 [ 133.4, 212.2, 8.4],
                 [ -52.3, 245.1, 8.4],
                 [-125.8, 216.8, 8.5],
                 [-154.9, 197.1, 8.6],
                 [  61.0, 243.1, 8.7],
                 [ -26.2, 249.3, 8.7]])

其他相关问题:

- Euclidean distance between points in two different Numpy arrays, not within

Answer 1

我不认为有一种方法可以在不使用扁平索引的情况下使用 np.take。由于尺寸可能会发生变化，因此您最好为此使用 np.ravel_multi_index，执行如下操作:

a = np.argsort(dist, axis=1)
a = np.ravel_multi_index((np.arange(dist.shape[0])[:, None], a), dims=dist.shape)

或者，您可以在不使用 take 的情况下使用花哨的索引:

s2 = dist[np.arange(4)[:, None], a]