Numpy:select 矩阵每一列特定行的值
Numpy: select value at a particular row for each column of a matrix
我有一个二维矩阵 X = ((a11, a12, .. a1n), (a21 .. a2n) .. (am1, .. amn))
和一个一维向量 y = [y1, ..., yn]
每个 yi
都在 1
和 m
之间。对于 X
的每一列 i
,我想挑出第 yi
行的元素。也就是我要挑出向量z = (a_(y1 1), ... a_(yn n))
。
有没有向量化的方法来做到这一点?
这个怎么样:
In [39]: x = np.arange(12).reshape(4,3)
In [40]: y = np.array([0,3,2])
In [41]: x[y[None, :], np.arange(len(y))[None,:]][0]
Out[41]: array([ 0, 10, 8])
In [42]: x
Out[42]:
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
作为替代解决方案,np.choose
可用于进行选择。
>>> x = np.arange(16).reshape(4,4)
所以 x
看起来像这样:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
现在可以像这样选择每列中特定行 y
的值:
>>> y = np.array([3, 0, 2, 1])
>>> np.choose(y, x)
array([12, 1, 10, 7])
我有一个二维矩阵 X = ((a11, a12, .. a1n), (a21 .. a2n) .. (am1, .. amn))
和一个一维向量 y = [y1, ..., yn]
每个 yi
都在 1
和 m
之间。对于 X
的每一列 i
,我想挑出第 yi
行的元素。也就是我要挑出向量z = (a_(y1 1), ... a_(yn n))
。
有没有向量化的方法来做到这一点?
这个怎么样:
In [39]: x = np.arange(12).reshape(4,3)
In [40]: y = np.array([0,3,2])
In [41]: x[y[None, :], np.arange(len(y))[None,:]][0]
Out[41]: array([ 0, 10, 8])
In [42]: x
Out[42]:
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
作为替代解决方案,np.choose
可用于进行选择。
>>> x = np.arange(16).reshape(4,4)
所以 x
看起来像这样:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
现在可以像这样选择每列中特定行 y
的值:
>>> y = np.array([3, 0, 2, 1])
>>> np.choose(y, x)
array([12, 1, 10, 7])