在numpy中创建映射矩阵的最快方法

Question

我有以下问题。我有一个整数的2D numpy矩阵，假设它们的范围是0-19。矩阵的形状为（r，c）。将此矩阵称为M。我有一个附加数组，一个长度为19的查找表A，其元素是小的numpy向量，每个向量的长度为N。我要创建的是形状为（r，c， N）我用查找表副本替换了原始矩阵中的整数。

很简单，它只是矩阵上的一个函数，它会产生一个带有附加维的新矩阵。我为此编写了代码，如下所示：

num_rows, num_cols = M.shape
result = np.zeros(num_rows, num_cols, 3)

for col in range(num_cols):
    for row in range(num_ros):
        idx = M[row, col]
        result[row, col] = np.array(A[idx])

这有效，但是问题是它太慢了。如果M有500,000个元素，则每个矩阵大约需要600ms，这是我代码中的瓶颈。必须有一个聪明的，麻木的方式来处理此问题，该方法更快，但我想不到。