NumPy でリストを使用してインデックスによって列を効率的に選択するにはどうすればよいですか?

NumPy: リストを使用したインデックスによる列の効率的な選択

多くのデータ操作タスクには、NumPy 行列から特定の列を選択することが含まれます。選択する列が行ごとに異なる場合、単純なアプローチでは配列を反復処理する必要があり、大規模なデータセットでは計算コストが高くなる可能性があります。

ただし、NumPy はブール配列または整数配列を使用して、より最適化されたソリューションを提供します。列インデックスのリストの代わりに、元の行列と同じ形状の行列を作成できます。各列には、その列を選択するかどうかを示す値が含まれています。

たとえば、次の行列を考えてみましょう。

[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

そして次のインデックス行列:

[[False, True, False],
[True, False, False],
[False, False, True]]

NumPy の直接選択を使用すると、目的の値を簡単に抽出できます:

<code class="python">a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([[False, True, False], [True, False, False], [False, False, True]])
selected_values = a[b]</code>

これにより、目的の出力が生成されます。 :

[2, 4, 9]

あるいは、arange() 関数と直接選択を使用して効率をさらに高めることもできます:

<code class="python">selected_values = a[np.arange(len(a)), [1, 0, 2]]</code>

最適化された NumPy 選択メソッドを活用することで、行ごとにインデックスを変更することで列を選択するときのデータ操作タスクのパフォーマンス。

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