如何使用 NumPy 中的列表按索引高效选择列？

NumPy：使用列表按索引高效选择列

许多数据操作任务都涉及从 NumPy 矩阵中选择特定列。当要选择的列每行不同时，一种简单的方法是迭代数组，这对于大型数据集来说计算成本可能很高。

但是，NumPy 使用布尔或整数数组提供了更优化的解决方案。您可以创建与原始矩阵形状相同的矩阵，而不是列索引列表，其中每列都包含指示是否应选择该列的值。

例如，考虑以下矩阵：

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

以及以下索引矩阵：

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

使用 NumPy 的直接选择，您可以轻松提取所需的值：

<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>

这将产生所需的输出:

[2, 4, 9]

或者，您可以使用 arange() 函数并直接选择以获得更高的效率：

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

通过利用优化的 NumPy 选择方法，您可以显着提高通过改变每行索引选择列时数据操作任务的性能。

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