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Wie greife ich auf mehrdimensionale Arrays mit weniger Dimensionen zu?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2024-10-21 11:32:02922Durchsuche

How to Access Multidimensional Arrays with Fewer Dimensions?

Zugriff auf mehrdimensionale Arrays mit weniger Dimensionen

Betrachten Sie ein n-dimensionales Array wie a und ein (n-1)-dimensionales Array, idx. Um mithilfe von idx entlang einer bestimmten Dimension auf a zuzugreifen, können wir eine erweiterte Indizierung verwenden.

Für ein dreidimensionales Array a können wir die Maximalwerte entlang der ersten Dimension mithilfe von idx wie folgt berechnen:

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

Dieser Ansatz kann für Arrays mit einer beliebigen Anzahl von Dimensionen verallgemeinert werden:

<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>

Um ein n-dimensionales Array mit einem (n-1)-dimensionalen Array zu indizieren, können wir ein Gitter aus erstellen Indizes für alle Achsen:

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

Mit diesem Raster können wir in die Eingabearrays indizieren:

<code class="python">a_max_values = a[all_idx(idx, axis=axis)]
b_max_values = b[all_idx(idx, axis=axis)]</code>

Dieser Ansatz bietet eine elegante Lösung für den Zugriff auf mehrdimensionale Arrays mit weniger Dimensionen.

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