Question

我正在尝试使用1-dim数组的值来切换/返回Numpy中2-dim数组中的行和列。例如，假设我有以下一个暗淡的数组： [1,3,5）] 和以下2个暗淡的数组：

array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 4, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 3, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 7, 0, 10],
       [0, 0, 0, 0, 8, 0],
       [0, 2, 0, 0, 0, 9]])

如何退回以下内容：

array([[4, 0, 1],
       [1, 7, 10],
       [2, 0, 9]])

我还希望能够使用相同的示例生成6x6掩模。所以我会得到这个：

array([[True, True, True, True, True, True],
       [True, False, True, False, True, False],
       [True, True, True, True, True, True],
       [True, False, True, False, True, False],
       [True, True, True, True, True, True],
       [True, False, True, False, True, False]],)

我尝试了许多不同的东西，似乎没有什么能得到我需要的东西。我知道我可以通过写几个循环来做到这一点，但我认为必须有一个更简单的方法。我也做过一些搜索但仍然没有运气。提前谢谢！

Answer 1

这是你想要的吗？

>>> a = array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
...        [0, 4, 0, 0, 0, 1],
...        [0, 0, 3, 0, 0, 0],
...        [0, 1, 0, 7, 0, 10],
...        [0, 0, 0, 0, 8, 0],
...        [0, 2, 0, 0, 0, 9]])
>>> 
>>> a[1::2,1::2]
array([[ 4,  0,  1],
       [ 1,  7, 10],
       [ 2,  0,  9]])

由于您的步幅访问是如此常规，您可以通过基本切片来完成此操作。至于面具：

>>> a = np.ones(a.shape,dtype=bool)
>>> a[1::2,1::2] = False
>>> a
array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True, False],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True, False],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True, False]], dtype=bool)

当然，这个答案假设你想要沿轴的所有其他元素（从索引1开始）。您可以修改切片以在索引为6时停止：a[1:6:2,1:6:2]或者取每个第3个元素a[1::3,1::3]，但如果您需要随机访问数组，则会变得有点困难...... < / p>

您可以这样做：

>>> b = [1,3,5]
>>> a[:,b][b]
array([[ 4,  0,  1],
       [ 1,  7, 10],
       [ 2,  0,  9]])
>>> a[b][:,b]  #I think the same thing, but depending on data layout, one may be faster than the other
array([[ 4,  0,  1],
       [ 1,  7, 10],
       [ 2,  0,  9]])

此时，您可能正在制作数组的副本，而不仅仅是获取视图。这效率较低，你将无法使用它来构造布尔掩码，就像我之前认为的那样。

Answer 2

可能对例程np.meshgrid（）有用：

a = array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
   [0, 4, 0, 0, 0, 1],
   [0, 0, 3, 0, 0, 0],
   [0, 1, 0, 7, 0, 10],
   [0, 0, 0, 0, 8, 0],
   [0, 2, 0, 0, 0, 9]])

b = np.array([1, 3, 5])

B = np.meshgrid(b,b)

print a[B].T

Out: [[ 4  0  1]
      [ 1  7 10]
      [ 2  0  9]]

我认为这是理想的结果。

Answer 3

如果您将大数组放在a中，将小数组放在i中，则可以使用a[i][...,i]进行切片。可能还有一种方法可以一步到位，但我还不足以知道它。

Answer 4

如果您知道步幅是正常的，那么

mgilson's answer就是您想要的。但是，如果a是您的数组，并且您希望获得某些1-D数组a[i, j]中所有i和j的{{1}}，那么一件事。

问题在于，这只会获得元素（1,1），（3,3）和（5,5）。如果您尝试在单独的步骤中进行索引，

In : a = array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 4, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 3, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 7, 0, 10],
       [0, 0, 0, 0, 8, 0],
       [0, 2, 0, 0, 0, 9]])

In : b = np.array([1, 3, 5])

In : a[b, b]
Out: array([4, 7, 9])

出现此错误是因为我将同一轴索引两次。这些工作都是：

In : a[b][b]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-87-c3c286c42537> in <module>()
----> 1 a[b][b]

IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

In : a[b][:, b] Out: array([[ 4, 0, 1], [ 1, 7, 10], [ 2, 0, 9]]) In : a[:, b][b] Out: array([[ 4, 0, 1], [ 1, 7, 10], [ 2, 0, 9]])选出行，[b]选出列;这些索引操作可以交换。

使用Numpy中1d数组的值从2d数组返回行和列

4 个答案: