如何有效地获取由另一个矩阵索引的子矩阵？答案

【问题标题】：How to efficiently get the sub matrix indexed by another matrix?如何有效地获取由另一个矩阵索引的子矩阵？
【发布时间】：2017-02-13 11:21:54
【问题描述】：

现在我有一个矩阵：test_projs，还有一个索引矩阵，GT_index

GT_index 每一行的每个元素表示该行需要的元素在test_projs 中的索引。现在我想计算选择区域上每一行的总和。

一个简单的例子：

test_projs = pd.DataFrame({0:[1,2,3], 1:[4,5,6], 2:[7,8,9], 3:[1,3,5]}, index=[3,4,5])
GT_index = pd.DataFrame({0:[3,2,1], 1:[2,3,2], 2:[1,1,3]}, index=[3,4,5])
b = np.zeros(3)
i = 0
for (index1, row1),(index2,row2) in zip(test_projs.iterrows(),GT_index.iterrows()) :
    b[i]=row1[row2].values.sum()
    i+=1
b

上面例子的结果是：

但它很慢。你知道如何提高它的效率吗？

【问题讨论】：

我正在删除“matlab”标签，因为该问题与 MATLAB 无关。
您的代码对我不起作用。您是否可以使用像 test_projs = pd.DataFrame({0:[1,2,3], 1:[4,5,6], 2:[7,8,9], 3:[1,3,5]}, index=[3,4,5]) 这样的小型 DataFrame 并添加所需的输出？
@jezrael 是的，我会给出例子。

标签： performance pandas numpy matrix

【解决方案1】：

这是一种使用 NumPy 数组和 fancy-indexing 技术的方法 -

arr1 = test_projs.values
arr2 = GT_index.values
out = arr1[np.arange(arr2.shape[0]),arr2.T].sum(0)

【讨论】：

非常感谢！！在我的机器上，你的解决方案比我的快 10 倍！