NumPy에서 배열 인덱스를 사용하여 배열 요소에 액세스
NumPy의 인덱스 함수는 하나의 배열에서 요소를 선택하는 기능을 포함하여 강력한 데이터 조작 기술을 제공합니다. 다른 배열에 지정된 인덱스를 사용합니다. 이를 달성하려면:
접근 방법 1: 고급 색인 사용
A[np.arange(A.shape[0])[:,None] ,B]<br>
이 코드는 고급 인덱싱을 활용합니다. 여기서 np.arange(A.shape[0])[:,None]은 각 행에 대한 인덱스가 포함된 열 벡터를 생성합니다. A. 이것을 B와 결합하면 행과 열 모두에서 A를 인덱싱할 수 있습니다.
접근 방식 2: 선형 인덱싱
m,n = A.shape<br>np.take(A,B n*np.arange(m)[:,None])<br>
이 접근 방식은 A의 각 요소가 처리되는 선형 인덱싱을 활용합니다. 단일 인덱스로. 먼저 np.arange를 사용하여 생성된 선형 시퀀스에 B의 해당 행을 추가하여 선형 인덱스를 계산합니다. 그런 다음 이 선형 인덱스는 A에서 요소를 검색하는 데 사용됩니다.
샘플 사용법:
주어진 행렬 A:
array([[ 2, 4, 5, 3], [ 1, 6, 8, 9], [ 8, 7, 0, 2]])
그리고 인덱스 행렬 B :
array([[0, 0, 1, 2], [0, 3, 2, 1], [3, 2, 1, 0]])
접근 방식을 적용하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
array([[2, 2, 4, 5], [1, 9, 8, 6], [2, 0, 7, 8]])
위 내용은 다른 배열의 인덱스를 사용하여 NumPy의 배열 요소에 액세스하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!