numpy 花式索引轴顺序答案

【问题标题】：numpy fancy indexing axis ordernumpy 花式索引轴顺序
【发布时间】：2021-10-24 14:52:09
【问题描述】：

我在使用 numpy 花式索引时遇到问题，我不知何故无法理解。我知道，我可以得到这样的行子矩阵数组：

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
B = A[np.array([[0,1],[1,2]])]

这给出了：

array([[[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]],

   [[4, 5, 6],
    [7, 8, 9]]])

一个三维 numpy 数组，包含矩阵，分别包括 A 的第一、第二行和第二、第三行。我现在想要的是对于 A 的 cols 应该给出的基本相同的操作

array([[[1, 2],
      [4, 5],
      [7, 8]],

      [[2, 3],
      [5, 6],
      [8, 9]]])

但是

B = A[:,np.array([[0,1],[1,2]])]

不起作用（可能是因为索引评估的顺序）。它给了

array([[[1, 2],
    [2, 3]],

   [[4, 5],
    [5, 6]],

   [[7, 8],
    [8, 9]]])

我怎样才能以最好的方式做到这一点？我应该使用转置矩阵吗？

【问题讨论】：

什么是“numpy 花式索引”？
我不确定这是否是一个共同的教派。但我的意思是，你用另一个数组索引一个 numpy 数组。在 numpy 文档中，我认为他们称之为“高级索引”
显示错误B

标签： python arrays numpy indexing

【解决方案1】：

你得到一个 (3,2,2) 数组：

In [417]: B
Out[417]: 
array([[[1, 2],
        [2, 3]],

       [[4, 5],
        [5, 6]],

       [[7, 8],
        [8, 9]]])

3 来自 A 的第一个轴。(2,2) 来自B。

交换前 2 个轴：

In [418]: B.transpose(1,0,2)
Out[418]: 
array([[[1, 2],
        [4, 5],
        [7, 8]],

       [[2, 3],
        [5, 6],
        [8, 9]]])

一个 (2,3,2) 数组

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
B = A[np.array([[0,1,2],[0,1,2]])]
C = [list(), list()]
for i in range(2):
    for j in  range(3):
        C[i].append(list(B[i][j][:2]) if i==0 else list(B[i][j][1:3])) 
        
C = np.array(C)
C

输出：

array([[[1, 2],
        [4, 5],
        [7, 8]],

       [[2, 3],
        [5, 6],
        [8, 9]]])

【讨论】：

嗯...虽然这似乎是一个优雅的解决方案 =) 我正在寻找没有 for 循环的矢量化的东西。我也够了 A -> C

【解决方案3】：

一种方法是从A.T 创建B 然后swapaxes：

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

B = A.T[np.array([[0,1],[1,2]])] 

C = B.swapaxes(-2,-1)

检查中间步骤和结果：

B
array([[[1, 4, 7],
        [2, 5, 8]],

       [[2, 5, 8],
        [3, 6, 9]]])

C 
array([[[1, 2],
        [4, 5],
        [7, 8]],

       [[2, 3],
        [5, 6],
        [8, 9]]])

【讨论】：