如何在不使用 for 循环的情况下创建一个新列表，其中 new_array[i][j] = b[a[i][j]]（a 是一个数组，b 是一个向量）

Question

我有两个数组，例如 a = np.array([[0, 2, 0], [0, 2, 0]]) 和 b = np.array([1, 1, 2])。我想要做的是创建一个与 a 大小相同的新数组，但其中每个条目 (i,j) 对应于列表 b 的值，索引由 a[i][j] 给出。正式地，我想要 new_list[i][j] = b[a[i][j]].

我知道这可以用for循环来实现，如下面的代码所示。但是，我想问一下这是否可以在没有 for 循环的情况下仅使用 Numpy 或 Python 使用代码矢量化的内置函数来实现。

a = np.array([[0, 2, 0], [0, 2, 0]])
b = np.array([0, 0, 2])
new_array = np.empty((2,3))
for i in range(len(a)):
    for j in range(3):
        new_array[i][j] = b[a[i][j]]

预期输出：

array([[0, 2, 0],
       [0, 2, 0]])

Answer 1

您可以使用 numpy.take:

np.take(b, a)

输出：

array([[0, 2, 0],
       [0, 2, 0]])

非歧义示例

a = [[0, 2, 0], [1, 1, 2]]
b = [6, 7, 8]
np.take(b, a)

# array([[6, 8, 6],
#        [7, 7, 8]])

如何在不使用 for 循环的情况下创建一个新列表，其中 new_array[i][j] = b[a[i][j]]（a 是一个数组，b 是一个向量）

How to create a new list where new_array[i][j] = b[a[i][j]] (with a being an array and b a vector) without using for loops

python

arrays

numpy

knn

array-broadcasting

非歧义示例