用一个numpy索引数组索引一个numpy数组[重复]

Question

我有一个 3D numpy 数组 data 和另一个索引数组 pos（索引本身就是一个 numpy 数组，这使得后一个数组成为 2D 数组）：

import numpy as np
data = np.arange(8).reshape(2, 2, -1)
#array([[[0, 1],
#    [2, 3]],
#
#  [[4, 5],
#    [6, 7]]])

pos = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])
#array([[1, 1, 0],
#       [0, 1, 0],
#       [1, 0, 0]])

我想使用来自pos 的索引来选择和/或改变来自data 的元素。我可以使用for 循环或列表理解来进行选择：

[data[tuple(i)] for i in pos]
#[6, 2, 4]
data[[i for i in pos.T]]
#array([6, 2, 4])

但这似乎不是一种麻木的方式。这个问题有向量化的numpy解决方案吗？

Answer 1

您可以将pos 拆分为 3 个单独的数组和索引，如下所示——

>>> i, j, k = pos.T
>>> data[i, j, k]
array([6, 2, 4])

这里pos的列数对应data的深度。只要您处理 3D 矩阵，获得i、j 和k 就不会比这更复杂了。

在 python-3.6+ 上，您可以将其缩短为——

>>> data[[*pos.T]]
array([6, 2, 4])