制作类似于 MATLAB 的 Python 2D 掩码数组答案

【问题标题】：Make Python 2D masked array similar to MATLAB's制作类似于 MATLAB 的 Python 2D 掩码数组
【发布时间】：2021-08-11 00:40:37
【问题描述】：

我目前正在将 MATLAB 脚本翻译成 python。在 MATLAB 代码中有一个步骤，我需要根据具有相同维度的布尔矩阵从矩阵（二维数组）中选择条目。当我尝试在 Python 中编写等效代码时，我注意到结果数组中的元素与 MATLAB 相比的顺序不同。更准确地说，MATLAB 似乎按列顺序选择元素，而 Python 按行顺序选择元素。有没有办法让 Python 按 MATLAB 顺序输出数组？

小例子：

MATLAB：

a = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
b = [false, false, true; false, false, false; true, false, false];
a(b) % outputs [7;3] or [a(3,1); a(1,3)]

Python：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]))
b= np.array([[False, False, True], [False, False, False], [True, False, False]]))
a[b] # outputs array([3,7]) or array([a[0,2], a[2,0])

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy matlab

【解决方案1】：

扩展 Mikhail Genkin 的答案，可以使用

a.T[b.T]

（a.T[b] 在这种特殊情况下给出相同的结果，因为b 是一个对称矩阵）。另一种选择是

a.flatten('F')[b.flatten('F')]

【讨论】：

谢谢！只是为了完成：a.T[b.T] 比 a.flatten('F')[b.flatten('F') 快得多。
是的，转置创建一个视图，而展平返回一个副本，所以它比较慢。

【解决方案2】：

先在Python中转置数组a怎么样？

 a.T[b]

【讨论】：

谢谢，我只需要对@bb1 进行修复，因为我正在工作的真实矩阵不是平方的
对，我的回答不能概括为非对称掩码矩阵

【解决方案3】：

如果我们将 MATLAB 矩阵展平：

选择变得更加明显。

>> a(b)
ans =

   7
   3

a.T 对 numpy 数组重新排序，因此使用 order 'F' （这是 matlab 使用的）

In [112]: a=np.arange(1,10).reshape(3,3,order='F')
In [113]: a
Out[113]: 
array([[1, 4, 7],
       [2, 5, 8],
       [3, 6, 9]])
In [114]: a[b]
Out[114]: array([7, 3])

numpy 默认为'C'顺序；最后一个维度变化很快。在两者之间进行转换时，我们需要牢记顺序差异。

或者看转置解开时的元素顺序：

In [126]: a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
In [127]: a
Out[127]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
In [128]: a.T.ravel()
Out[128]: array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])

【讨论】：