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 是数组，b 是向量）答案

【问题标题】：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 是数组，b 是向量）
【发布时间】：2021-12-17 23:48:33
【问题描述】：

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]]。

我知道这可以通过 for 循环来实现，如下面的代码所示。但是，我想问一下，是否可以不使用 for 循环而仅使用使用代码矢量化的 Numpy 或 Python 内置函数。

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]])

【问题讨论】：

在 python 中，list 和 array（numpy.ndarray 的缩写）是不同的类。我更喜欢主题行和变量名并没有混淆两者。在您的代码中，a 和 b 是列表，new_list 是一个数组。可以使用new_list[i,j] 对其进行索引。

标签： python arrays numpy knn array-broadcasting

【解决方案1】：

你可以使用numpy.take:

np.take(b, a)

输出：

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

明确的例子

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

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

【讨论】：