我正在尝试使用来自 argmin(或相关的 argmax 等函数)的 2D 索引数组来索引大型 3D 数组。这是我的示例数据:
import numpy as np
shape3d = (16, 500, 335)
shapelen = reduce(lambda x, y: x*y, shape3d)
# 3D array of [random] source integers
intcube = np.random.uniform(2, 50, shapelen).astype('i').reshape(shape3d)
# 2D array of indices of minimum value along first axis
minax0 = intcube.argmin(axis=0)
# Another 3D array where I'd like to use the indices from minax0
othercube = np.zeros(shape3d)
# A 2D array of [random] values I'd like to assign in othercube
some2d = np.empty(shape3d[1:])
此时,两个 3D 数组的形状相同,而 minax0
数组的形状为 (500, 335)。现在,我想使用 minax0
作为第一维的索引位置,将二维数组 some2d
的值分配给 3D 数组 othercube
。这是我正在尝试的,但不起作用:
othercube[minax0] = some2d # or
othercube[minax0,:] = some2d
抛出错误:
ValueError: dimensions too large in fancy indexing
注意:我目前使用的不是 NumPythonic:
for r in range(shape3d[1]):
for c in range(shape3d[2]):
othercube[minax0[r, c], r, c] = some2d[r, c]
我一直在网络上寻找可以索引 othercube
的类似示例,但我没有找到任何优雅的东西。这需要 advanced index 吗? ?有什么建议吗?
最佳答案
花哨的索引可能有点不直观。幸运的是 tutorial有一些很好的例子。
基本上,您需要定义每个 minidx
适用的 j 和 k。 numpy 不会从形状中推导出它。
在你的例子中:
i = minax0
k,j = np.meshgrid(np.arange(335), np.arange(500))
othercube[i,j,k] = some2d
关于python - NumPy:在 3D 切片中使用 argmin 中的 2D 索引数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6771551/