Question

假设我有一个m x n数组。对于每一行，我都有s（包含s＆lt; = n个条目，我想访问这些条目。每行的条目数s相同，但它们的索引不同。我想索引x并提取此m x s子阵列。

这是一个具体的例子。假设我有以下数组：

import numpy as np
import scipy.sparse

x = np.arange(4*5).reshape(-1,5)

Out[25]:
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

以下是我想要从每一行开始的条目：

col_ix = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[0,2,4],[3,4,2]])

Out[36]:
array([[0, 1, 2],
       [1, 2, 3],
       [0, 2, 4],
       [3, 4, 2]])

这个数组表示从第0行开始，我想要输入0,1和2.从第1行开始，我想要输入1,2和3，依此类推。结果应该是：

array([[ 0,  1,  2],
       [ 6,  7,  8],
       [10, 12, 14],
       [18, 19, 17]])

我能够通过写：

获得上述结果

x[[[_] for _ in xrange(len(x))], col_ix]

本质上是这样的：

x[[[0],[1],[2],[3]], col_ix]

但我觉得好像有更好的方法。我应该注意，最终目标是为该子阵列的每个条目指定零。

Answer 1

IIUC，您是否可以利用该范围内的广播？也许像是

In [32]: x[np.arange(len(x))[:,None], col_ix]
Out[32]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 6,  7,  8],
       [10, 12, 14],
       [18, 19, 17]])

Answer 2

由于我们需要访问每行3列，我们需要重复每行3次索引，我们可以使用numpy.repeat执行此操作，现在使用重复行索引和展平版本{{ 1}}我们可以在col_ix上执行multi-dimensional indexing：

Answer 3

很难想出一种在不首先扩展矩阵的情况下顺序选择行的方法，就像在Ashwini的回答中一样。我想过使用：

x[:, col_ix].reshape([-1, col_ix.shape[1]])[0::x.shape[1], :]

这仍然会产生x.shape col_ix.shape[1]个中间人。只要您的实际数组不是太大，它就可以了。

花式数组索引到每行的不同列索引

3 个答案: