두 개의 인덱스 목록을 사용하여 2D NumPy 배열을 인덱싱하는 방법은 무엇입니까?

2개의 인덱스 목록으로 2D NumPy 배열 인덱싱

인덱싱 배열과 함께 np.ix_ 사용

두 개의 목록을 사용하여 2D NumPy 배열을 인덱싱하려면 인덱스, 배열의 경우 인덱싱 배열과 함께 np.ix_ 함수를 사용할 수 있습니다.

<code class="python">x_indexed = x[np.ix_(row_indices, col_indices)]</code>

마스크와 함께 np.ix_ 사용

또는 np.ix_를 다음과 함께 사용할 수 있습니다. 배열을 선택하고 색인화하는 부울 마스크:

<code class="python">row_mask = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]
col_mask = [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0]

x_indexed = x[np.ix_(row_mask, col_mask)]</code>

예

다음 예를 고려하십시오.

<code class="python">import numpy as np

x = np.random.randint(0, 6, (20, 8))

row_indices = [4, 2, 18, 16, 7, 19, 4]
col_indices = [1, 2]</code>

제공된 목록을 사용하여 x를 색인화하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 두 가지 방법 중 하나:

<code class="python"># Using np.ix_ with indexing arrays
x_indexed = x[np.ix_(row_indices, col_indices)]

# Using np.ix_ with masks
row_mask = np.isin(np.arange(x.shape[0]), row_indices)
col_mask = np.isin(np.arange(x.shape[1]), col_indices)

x_indexed = x[np.ix_(row_mask, col_mask)]</code>

두 방법 모두 원하는 인덱스 배열이 생성됩니다.

<code class="python">>>> x_indexed
array([[76, 56],
       [70, 47],
       [46, 95],
       [76, 56],
       [92, 46]])</code>

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