Numpy:Select 沿轴索引数组
Numpy: Select by index array along an axis
我想 select 数组中的元素沿着给定索引数组的特定轴。例如,给定数组
a = np.arange(30).reshape(5,2,3)
idx = np.array([0,1,1,0,0])
我想根据idx
从a
的第二个维度select,这样得到的数组的形状是(5,3)
。有人可以帮我吗?
我认为这会给出您想要的结果 - 它使用 np.take_along_axis
,但首先您需要重塑 idx
数组,使其也是一个 3d 数组:
a = np.arange(30).reshape(5, 2, 3)
idx = np.array([0, 1, 1, 0, 0]).reshape(5, 1, 1)
results = np.take_along_axis(a, idx, 1).reshape(5, 3)
给予:
[[ 0 1 2]
[ 9 10 11]
[15 16 17]
[18 19 20]
[24 25 26]]
你可以使用花哨的索引
a[np.arange(5),idx]
输出:
array([[ 0, 1, 2],
[ 9, 10, 11],
[15, 16, 17],
[18, 19, 20],
[24, 25, 26]])
为了更详细,这与:
x,y,z = np.arange(a.shape[0]), idx, slice(None)
a[x,y,z]
x
和 y
正在广播到形状 (5,5)
。 z
可用于 select 输出中的任何列。
我想 select 数组中的元素沿着给定索引数组的特定轴。例如,给定数组
a = np.arange(30).reshape(5,2,3)
idx = np.array([0,1,1,0,0])
我想根据idx
从a
的第二个维度select,这样得到的数组的形状是(5,3)
。有人可以帮我吗?
我认为这会给出您想要的结果 - 它使用 np.take_along_axis
,但首先您需要重塑 idx
数组,使其也是一个 3d 数组:
a = np.arange(30).reshape(5, 2, 3)
idx = np.array([0, 1, 1, 0, 0]).reshape(5, 1, 1)
results = np.take_along_axis(a, idx, 1).reshape(5, 3)
给予:
[[ 0 1 2]
[ 9 10 11]
[15 16 17]
[18 19 20]
[24 25 26]]
你可以使用花哨的索引
a[np.arange(5),idx]
输出:
array([[ 0, 1, 2],
[ 9, 10, 11],
[15, 16, 17],
[18, 19, 20],
[24, 25, 26]])
为了更详细,这与:
x,y,z = np.arange(a.shape[0]), idx, slice(None)
a[x,y,z]
x
和 y
正在广播到形状 (5,5)
。 z
可用于 select 输出中的任何列。