如何用另一个 Numpy 数组索引一个 Numpy 数组？

在 Numpy 中用另一个数组索引一个数组

考虑两个矩阵，A 和 B ，其中 A 包含任意值并且B 保存 A 中元素的索引。任务是根据 B 指定的索引从 A 中提取元素。此索引允许选择性元素检索。

使用高级索引的解决方案：

Numpy 的高级索引使用表达式启用此操作：

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

此方法利用从 B 检索的行索引和列索引的组合来检索A.

使用线性索引的解决方案：

另一种方法涉及线性索引：

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

这里，m 和 n 代表维度A 以及 np.take() 函数中的操作确保基于 B 的元素正确索引。

示例:

让我们用一个例子来说明这些解决方案示例：

import numpy as np

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

B = np.array([[0, 0, 1, 2],
              [0, 3, 2, 1],
              [3, 2, 1, 0]])

# Advanced indexing
result1 = A[np.arange(A.shape[0])[:,None], B]

# Linear indexing
m, n = A.shape
result2 = np.take(A, B + n*np.arange(m)[:,None])

print("Result using advanced indexing:")
print(result1)

print("Result using linear indexing:")
print(result2)

输出：

Result using advanced indexing:
[[2 2 4 5]
 [1 9 8 6]
 [2 0 7 8]]

Result using linear indexing:
[[2 2 4 5]
 [1 9 8 6]
 [2 0 7 8]]

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