是否有一种有效的方法来索引多个数组?
例如,我有一个要从中索引的数组
a = [[1,2,3],[4,5,6]]
另一个数组包含索引。
b = [[0, 1], [1,2]]
我期望 [[1, 2], [5, 6]]
,它通过 [0,1] 索引
,并通过a
的第一行[1,2]
索引a
的第二行。
谢谢。
最佳答案
In [107]: a = [[1,2,3],[4,5,6]]
In [108]: b = [[0, 1], [1,2]]
a
和 b
是列表。合适的解决方案是嵌套列表理解
In [111]: [[a[i][j] for j in x] for i,x in enumerate(b)]
Out[111]: [[1, 2], [5, 6]]
现在如果a
被做成一个numpy数组:
In [112]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[112]:
array([[1, 2],
[5, 6]])
为此,数组的第一个维度使用 (2,1) 数组进行索引,第二个维度使用 (2,2) 进行索引。它们一起广播以产生 (2,2) 结果。
正朝着相同的方向努力,但接受的答案使用 ix_
Y[np.ix_([0,3],[0,3])]
这在 a (2,2) b
的情况下不起作用。
In [113]: np.array(a)[np.ix_(np.arange(2), b)]
ValueError: Cross index must be 1 dimensional
ix_
会将第一个维度 np.arange(2)
向右转 (2,1)。
这可能会使广播更加明确:
In [114]: np.array(a)[[[0,0],[1,1]], [[0,1],[1,2]]]
Out[114]:
array([[1, 2],
[5, 6]])
它选择元素 (0,0)、(0,1)、(1,1) 和 (1,2)
为了进一步测试这一点,使 b
非对称:
In [138]: b = [[0, 1,1], [1,2,0]] # (2,3)
In [139]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[139]:
array([[1, 2, 2],
[5, 6, 4]])
关于python - Numpy:对多个数组进行花式索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51603992/