Wie greife ich mit (n-1)-dimensionalen Arrays auf mehrdimensionale Arrays zu?

Zugriff auf mehrdimensionale Arrays mit (n-1)-dimensionalen Arrays: Ein umfassender Leitfaden

Im Bereich der mehrdimensionalen Arrays entsteht ein verlockendes Erlebnis Herausforderung: Zugriff auf ein n-dimensionales Array mit einem (n-1)-dimensionalen Array entlang einer bestimmten Dimension. Dieses Rätsel hat zahlreiche Datenwissenschaftler und Programmierer gleichermaßen fasziniert.

Das Problem: Zerlegen eines mehrdimensionalen Arrays

Stellen Sie sich ein dreidimensionales Array vor, das voller verteilter numerischer Werte ist über seine drei Achsen. Nehmen wir nun an, wir hegen den unnachgiebigen Wunsch, die Maxima entlang einer bestimmten Dimension, sagen wir der ersten, zu extrahieren. Wie können wir dies mit einem (n-1)-dimensionalen Array, idx, erreichen, das die Indizes der Maxima entlang dieser Dimension enthält?

Lösung 1: Die Kraft der erweiterten Indizierung freisetzen

Indem wir die Möglichkeiten der erweiterten Indizierung nutzen, können wir eine Lösung für unser Dilemma herbeizaubern. Indem wir die Rasterfunktion von Numpy nutzen, können wir geschickt Koordinaten generieren, die die Form jeder Dimension von a umfassen, mit Ausnahme der Dimension, die wir indizieren möchten. Diese Operation verleiht uns die Möglichkeit, auf die Maxima von a zuzugreifen, als ob sie durch a.max(axis=0) extrahiert würden.

<code class="python">m, n = a.shape[1:]
I, J = np.ogrid[:m, :n]
a_max_values = a[idx, I, J]</code>

Lösung 2: Ein allgemeiner Ansatz für die Massen

Für diejenigen, die eine allgemeinere Lösung suchen, führen wir argmax_to_max ein. Diese geniale Funktion ermöglicht es uns, das Verhalten von arr.max(axis) mühelos aus argmax und arr zu reproduzieren. Sein elegantes Design vereinfacht Indexverarbeitungsaufgaben mit seinen komplizierten Mechanismen.

<code class="python">def argmax_to_max(arr, argmax, axis):
    new_shape = list(arr.shape)
    del new_shape[axis]

    grid = np.ogrid[tuple(map(slice, new_shape))]
    grid.insert(axis, argmax)

    return arr[tuple(grid)]</code>

Indizierung eines mehrdimensionalen Arrays: Enthüllung einer Feinheit

Über das Extrahieren von Maxima hinaus, Zugriff auf ein mehrdimensionales Array mit einem (n-1)-dimensionalen Array stellt eine weitere faszinierende Herausforderung dar. Durch die Zerlegung der Array-Form in (n-1)-dimensionale Gitter erleichtert all_idx das nahtlose Abrufen der durch die Indizes angegebenen Elementwerte.

<code class="python">def all_idx(idx, axis):
    grid = np.ogrid[tuple(map(slice, idx.shape))]
    grid.insert(axis, idx)
    return tuple(grid)</code>

Ausgerüstet mit diesem Arsenal an Index-Mangling-Techniken verfügen Sie jetzt über den nötigen Intellekt Kapital, um die Herausforderungen des Zugriffs auf mehrdimensionale Arrays mit (n-1)-dimensionalen Arrays in Ihren Datenverarbeitungsabenteuern zu meistern. Möge es Ihnen Triumph und Erleuchtung bringen!

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