根据索引列表从数组中获取元素答案

【问题标题】：Get element from array based on list of indices根据索引列表从数组中获取元素
【发布时间】：2021-05-13 13:57:35
【问题描述】：

z = np.arange(15).reshape(3,5)
indexx = [0,2]
indexy = [1,2,3,4]

zz = []
for i in indexx:
  for j in indexy:
    zz.append(z[i][j])

输出：

zz >> [1, 2, 3, 4, 11, 12, 13, 14]

这实际上使数组变平，但只保留两个索引列表中存在索引的元素。

这可行，但对于较大的数组/索引列表来说非常慢。有没有办法使用 numpy 加快速度？

谢谢。

已编辑以显示所需的输出。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x list numpy indexing

【解决方案1】：

整数列表可用于访问 numpy 数组感兴趣的条目。

z[indexx][:,indexy].flatten()

【讨论】：

【解决方案2】：

x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "microsoft", "apple"}

z = x.intersection(y) 

print(z)

z => apples

如果我理解正确，请使用 Python 集。然后将其投射到列表中。

【讨论】：

【解决方案3】：

同时在多个维度中建立索引需要broadcasting 索引彼此相对。 np.ix_ 是一个方便的工具：

In [127]: z
Out[127]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
In [128]: z[np.ix_(indexx, indexy)]
Out[128]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [11, 12, 13, 14]])

将其转换为 1d 是一项微不足道的 ravel() 任务。

查看ix_ 产生的结果，这里是 (2,1) 和 (1,4) 数组。您可以“从头开始”构造这样的数组：

In [129]: np.ix_(indexx, indexy)
Out[129]: 
(array([[0],
        [2]]),
 array([[1, 2, 3, 4]]))

【讨论】：