如何在 NumPy 中索引多个数组？

在 NumPy 中索引多个数组

在 NumPy 中，超出一维数组的索引需要高级技术。一种情况是根据另一个数组的值对一个数组进行索引，称为多维索引。

考虑具有任意值的矩阵 A：

array([[ 2, 4, 5, 3],
       [ 1, 6, 8, 9],
       [ 8, 7, 0, 2]])

和矩阵 B 包含 A 中元素的索引：

array([[0, 0, 1, 2],
       [0, 3, 2, 1],
       [3, 2, 1, 0]])

使用 B 中的索引从 A 中选择值，您可以使用 NumPy 的高级索引：

A[np.arange(A.shape[0])[:,None],B]

此索引方法将行索引 (0, 1, 2) 与 B 中指定的索引相结合。

或者，您可以使用线性索引：

m,n = A.shape
out = np.take(A,B + n*np.arange(m)[:,None])

这里，m 和 n 分别表示 A 中的行数和列数。 np.take() 根据 B 和 n 之和乘以行索引范围生成的线性索引从 A 中提取元素。

使用技术，输出将是：

[[2, 2, 4, 5],
 [1, 9, 8, 6],
 [2, 0, 7, 8]]

这种索引方法提供了基于多个标准访问和操作元素的灵活性，增强了 NumPy 数组在复杂数据处理场景中的多功能性。

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