Numpy 索引以根据第一个昏暗获取第二个昏暗的值答案

【问题标题】：Numpy indexing to get values of 2nd dim depending on 1st dimNumpy 索引以根据第一个昏暗获取第二个昏暗的值
【发布时间】：2018-05-01 10:20:39
【问题描述】：

我有一个二维 numpy 数组，例如

a = np.array([ [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5], [4,5,6] ])

[[1 2 3]
 [2 3 4]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

使用a[:,-1]，我得到一个列表，其中包含第二个暗淡的最后一个值：[3 4 5 6]。

但是现在，我怎样才能更加灵活并根据第一个暗淡获得第二个暗淡的值。比如我要第一行的最后一个值，第二行的中间值和第三、四行的第一个值，这样结果就是[3 3 3 4]。

我可以使用 numpy 索引直接管理它吗？到目前为止，我所有的努力都失败了，但我并没有声称我可以完全理解所有索引机制。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

您可以使用列表并将它们传递给切片运算符，如下所示：

a[[0,1,2,3],[2,1,0,0]]
> array([3, 3, 3, 4])

您唯一需要记住的是，两个列表的长度必须相同。然后发生的是解释器将两个列表的元素配对并提取相应的元素。

【讨论】：

酷，效果很好。我尝试了类似a[:,[2,1,0,0]] 的方法，但由于我对索引/切片的误解而失败了。

【解决方案2】：

首先我“镜像”了数组，然后我取了对角线并与对角线最后一个元素下的剩余部分连接。这是你需要的吗？

如果您想进一步自定义，请查看对角线上的文档，您可以从第一个轴上的任何元素开始对角线。

>>> a
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4],
       [3, 4, 5],
       [4, 5, 6],
       [5, 6, 7]])
>>> b = np.fliplr(a)
>>> np.concatenate((b.diagonal(), b[b.shape[1]:][:, -1]))
array([3, 3, 3, 4, 5])
>>>

【讨论】：