Numpy:对多个数组进行花式索引

Numpy: Fancy Indexing over Multiple arrays

是否有一种有效的方法来索引多个数组?

例如,我有一个要从中索引的数组

a = [[1,2,3],[4,5,6]]

另一个数组包含索引。 b = [[0, 1], [1,2]]

我期望 [[1, 2], [5, 6]],它通过 [0,1]a 的第一行进行索引,并通过 [1,2]a 的第二行进行索引。

谢谢。

如果 ab 长度相同,您可以尝试使用 np.take 如下:

import numpy as np

a = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = [[0, 1], [1,2]]
result = [np.take(a[i],b[i]).tolist() for i in range(len(a))]

print(result)
# result: [[1, 2], [5, 6]]
In [107]: a = [[1,2,3],[4,5,6]]
In [108]: b = [[0, 1], [1,2]]

ab 是列表。合适的解决方案是嵌套列表理解

In [111]: [[a[i][j] for j in x] for i,x in enumerate(b)]
Out[111]: [[1, 2], [5, 6]]

现在如果a做成一个numpy数组:

In [112]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[112]: 
array([[1, 2],
       [5, 6]])

为此,数组的第一个维度使用 (2,1) 数组进行索引,第二个维度使用 (2,2) 进行索引。他们一起广播产生一个 (2,2) 结果。

Numpy extract submatrix

正朝着相同的方向努力,但接受的答案使用 ix_

Y[np.ix_([0,3],[0,3])]

在 (2,2) b 的情况下不起作用。

In [113]: np.array(a)[np.ix_(np.arange(2), b)]
ValueError: Cross index must be 1 dimensional

ix_ 会将第一个维度 np.arange(2) 向右转 (2,1)。


这可能会使广播更加明确:

In [114]: np.array(a)[[[0,0],[1,1]], [[0,1],[1,2]]]
Out[114]: 
array([[1, 2],
       [5, 6]])

它选择元素 (0,0)、(0,1)、(1,1) 和 (1,2)


为了进一步测试,使 b 非对称:

In [138]: b = [[0, 1,1], [1,2,0]]       # (2,3)
In [139]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[139]: 
array([[1, 2, 2],
       [5, 6, 4]])