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Numpy:按数组索引数组

numpy arrays python

orange · 技术社区 · 11 年前

>>> idx = np.random.randint(2, size=(9, 31))
>>> a = np.random.random((9, 31, 2))
>>> a[idx].shape
(9, 31, 31, 2)

为什么上述情况至少没有导致 (9, 31, 1) ,甚至更好 (9, 31) ? 如何使其返回基于中的值的选择 idx ?

使现代化

这也许是一个更具体、更希望类似的例子:假设这个数组

a = np.asarray([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

如何选择阵列 [1, 4, 5, 8] (即每行的第0、第1、第0和第1个元素)?

2 回复 | 直到 11 年前

Jaime 11 年前

我想这就是你想要的:

>>> a[np.arange(9)[:, None], np.arange(31), idx].shape
(9, 31)

对于第二个示例,您可以执行以下操作:

>>> a[np.arange(4), [0, 1, 0, 1]]
array([1, 4, 5, 8])

阅读 the docs 关于花式索引,特别是当每个维度都没有索引数组时会发生什么 here :那些额外的 np.arange 数组放置在那里以避免这种行为。

还要注意它们是如何重塑的(使用 [:, None] 相当于 .reshape(-1, 1) )使得它们的广播形状具有期望输出阵列的形状。

-1

emvee 11 年前

高级索引始终作为一个索引广播和迭代:

这是因为在您的情况下,ndarray索引中的元素数不等于要索引到的ndarray中的维度数。实际上,您正在生成切片的外部乘积:索引中的每个元素都生成索引数组的切片,而不是元素。

更新:

>>> map(lambda idx: a[idx[0],idx[1]], [[0,0], [1,1], [2,0], [3,1]])

这将返回:

[1, 4, 5, 8]

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