Question

我有一个2d numpy数组，矩阵，形状（m，n）。我的实际用例有m~1e5和n~100，但是为了有一个简单的最小例子：

matrix = np.arange(5*3).reshape((5, 3))

我有一个整数的索引数组，idx，形状（m，），每个条目都在[0，n）之间。此数组指定应从矩阵的每一行中选择哪一列。

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

所以，我试图从第0行选择第2列，第1行第0列，第2行第2列，第1行第1列，第4行第1列。因此最终答案应该是：

correct_result = np.array((2, 3, 8, 10, 13))

我尝试了以下内容，这是直观的，但不正确：

incorrect_result = matrix[:, idx]

上面的语法是将idx作为一个花哨的索引数组逐行应用，导致另一个形状矩阵（m，n），这不是我想要的。

这种类型的花式索引的正确语法是什么？

Answer 1

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高级索引表达式correct_result = matrix[np.arange(m), idx]提供的输出为matrix[I, J]。

如果我们需要output[n] == matrix[I[n], J[n]]，那么我们需要output[n] == matrix[n, idx[n]]和I[n] == n，因此我们需要J[n] == idx[n]为I和np.arange(m) J。

花哨索引numpy矩阵：每行一个元素

1 个答案: