Question

我需要通过从{A获得的3D排列矩阵axis来排列矩阵2D（pi矩阵中的argsort矩阵）列的元素1}}，包含所有列的新索引。

通过矩阵pi（A）上的应用排列矩阵A[pi]，我将获得具有新形状的4D矩阵。例如，A的形状为（2,3,4），A[pi]的形状为（2,3,3,4）。

我可以使用以下命令从A[pi]中提取所需的排序矩阵：

swapaxes (diagonal(A[pi], axis1=2, axis2=1),1,2)

但它似乎过于复杂和缓慢。

还有其他优雅的解决方案吗？

示例：

print(A)
[[[   73   701  2411  2414]
  [ 5515  8292  8414 16135]
  [  100  1241  2146  2931]]

 [[ 1335  1747  3418  6312]
  [ 3788  5449  5753  9738]
  [  565  3038  3800  5430]]]

pi=argsort(Norm_order(A),0)

print(pi)
[[1, 0, 1],
 [0, 1, 0]]

print(swapaxes(diagonal(A[pi],axis1=2,axis2=1),1,2))
[[[ 1335  1747  3418  6312]
  [ 5515  8292  8414 16135]
  [  565  3038  3800  5430]]

 [[   73   701  2411  2414]
  [ 3788  5449  5753  9738]
  [  100  1241  2146  2931]]]

Answer 1

也许是品味问题，但我发现以下内容更具可读性：

i, j = np.ogrid[:3, :4]
A[pi[..., None], i, j]

输出：

array([[[ 1335,  1747,  3418,  6312],
        [ 5515,  8292,  8414, 16135],
        [  565,  3038,  3800,  5430]],

       [[   73,   701,  2411,  2414],
        [ 3788,  5449,  5753,  9738],
        [  100,  1241,  2146,  2931]]])

NumPy阵列置换列带有argsort的3D矩阵

1 个答案: