如何使用列表或布尔数组在 NumPy 中高效地选择每行的特定列？

使用列表或布尔数组在 NumPy 中高效选择每行的特定列

NumPy 提供了操作多维数组的广泛功能。然而，根据每行的索引列表选择特定列可能具有挑战性，并且需要有效的解决方案。

解决此问题的一种方法是利用布尔数组。布尔数组的每一列可以代表特定行的所需选择。通过使用布尔数组的直接选择，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，可以创建一个表示列范围的数组并在其上使用直接选择。然而，这种方法可能并不总是最佳的。

<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>

通过利用这些方法，可以有效地选择 NumPy 数组中每行的特定列，无论选择标准是否以列表形式提供索引或布尔数组。

以上是如何使用列表或布尔数组在 NumPy 中高效地选择每行的特定列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！