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如何使用清單或布林數組在 NumPy 中有效地選擇每行的特定列?

DDD
DDD原創
2024-11-01 10:52:30411瀏覽

How to Efficiently Select Specific Columns per Row in NumPy Using Lists or Boolean Arrays?

使用列表或布林數組在 NumPy 中高效選擇每行的特定列

NumPy 提供了操作多維數組的廣泛功能。然而,根據每行的索引清單選擇特定列可能具有挑戰性,並且需要有效的解決方案。

解決此問題的一種方法是利用布林數組。布林數組的每一列可以代表特定行的所需選擇。透過使用布林數組的直接選擇,可以有效地提取特定的列。例如:

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

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[False, True, False], [True, False, False], [False, False, True]])
a[b]
# Output: [2, 4, 9]</code>

或者,可以建立一個表示列範圍的陣列並在其上使用直接選擇。然而,這種方法可能並不總是最佳的。

<code class="python">a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
a[np.arange(len(a)), [1, 0, 2]]
# Output: [2, 4, 9]</code>

透過利用這些方法,可以有效地選擇 NumPy 數組中每行的特定列,無論選擇標準是否以列表形式提供索引或布林數組。

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