在numpy中索引一个数组又一个数组

Question

在numpy中索引一个数组又一个数组假设我有一个矩阵A具有一些任意值：array([[ 2, 4, 5, 3],        [ 1, 6, 8, 9],        [ 8, 7, 0, 2]])和矩阵B其中包含A中元素的索引：array([[0, 0, 1, 2],        [0, 3, 2, 1],        [3, 2, 1, 0]])如何从A指尖B，即：A[B] = [[2, 2, 4, 5],         [1, 9, 8, 6],         [2, 0, 7, 8]]

Answer 1

你可以用NumPy's advanced indexing -

A[np.arange(A.shape[0])[:,None],B]

你也可以用linear indexing -

m,n = A.shape
out = np.take(A,B + n*np.arange(m)[:,None])

样本运行-

In [40]: AOut[40]: array([[2, 4, 5, 3],
       [1, 6, 8, 9],
       [8, 7, 0, 2]])In [41]: BOut[41]: array([[0, 0, 1, 2],
       [0, 3, 2, 1],
       [3, 2, 1, 0]])In [42]: A[np.arange(A.shape[0])[:,None],B]Out[42]: array([[2, 2, 4, 5],
       [1, 9, 8, 6],
       [2, 0, 7, 8]])In [43]: m,n = A.shapeIn [44]: np.take(A,B + n*np.arange(m)[:,None])Out[44]: array([[2, 2, 4, 5],
       [1, 9, 8, 6],
       [2, 0, 7, 8]])

Answer 2

最近的版本增加了take_along_axis做此工作的函数：

In [203]: A = np.array([[ 2, 4, 5, 3], 
     ...:        [ 1, 6, 8, 9], 
     ...:        [ 8, 7, 0, 2]])                                                
     In [204]: B = np.array([[0, 0, 1, 2], 
     ...:        [0, 3, 2, 1], 
     ...:        [3, 2, 1, 0]])                                                 
     In [205]: np.take_along_axis(A,B,1)                                             
     Out[205]: array([[2, 2, 4, 5],
       [1, 9, 8, 6],
       [2, 0, 7, 8]])

还有一个put_along_axis.

Answer 3

以下是使用for循环：

outlist = []for i in range(len(B)):
    lst = []    
    for j in range(len(B[i])):
        lst.append(A[i][B[i][j]])
    outlist.append(lst)outarray = np.asarray(outlist)print(outarray)

以上也可以用更简洁的列表理解形式写成：

outlist = [ [A[i][B[i][j]] for j in range(len(B[i]))]
                for i in range(len(B))  ]outarray = np.asarray(outlist)print(outarray)

产出：

[[2 2 4 5]
 [1 9 8 6]
 [2 0 7 8]]