python - 如何正确广播 NumPy 数组的数组索引

Question

简短描述:

我有两个 numpy 数组。

• data，data.shape 是一个包含 X 个条目的元组
• indices,indices.shape 是元组 (X,Y)

indices 基本上是索引数组的列表。 第二个维度上的数组指定 data 中相应维度的索引列表。

• indices[0,:] 是 data 第一个维度的索引列表。
• indices[1,:] 是 data 第二维的索引列表。

我想要将所有这些组合起来，形成一个外部产品。

我想使用的语法很简单:

data[indices]

编辑:

这是对我尝试过的所有事情的详细逐步回顾，现已过时 我找到了解决方案，如下。

更新:

我找到了解决方案。 在我下面的回答中，解释了这个索引是如何工作的。 不过，您可能想使用 Divakar 的版本，他展示了 np.ix() 命令，该命令完全可以在一次调用中完成所需的操作。

Answer 1

我们可以简单地使用np.ix_用于创建此类可广播索引数组，然后可以直接将其用于索引。因此，将indices作为形状(M, N)的数组，其中N表示数据数组中的维数，我们将有一个适用于任意维数的 ndarray 的实现，就像这样 -

data[np.ix_(*indices.T)]

如果indices的形状为(N, M)，其中N表示数据数组中的维数，则跳过转置:数据[np.ix_(*indices)]。