Question

我正在实施决策算法。在daily_choices数组中，每一天都有两个结果可供选择，例如：

daily_choices = np.array([['apple','orange'],['strawberry','orange'],['watermelon','apple']])

现在，我有一个清单，其中包含每天要选择的水果：

decision = [0,1,0]

我知道一些基本切片，例如daily_choices[:,0]，这意味着将第一列切片，而daily_choices[:,1]意味着将第二列切片。

我想知道是否可以通过执行以下操作来对第一行中的第一列，第二行中的第二列，第三行中的第一列进行切片

预期结果

Input  =>  daily_choices[:,[0,1,0]]
Output =>  ['apple', 'orange', 'watermelon']

但是，它没有给我想要的结果

我知道我可以通过使用zip和loop来达到我想要的结果

daily_decision
daily_decision = []
for choices, index in zip(daily_choices, decision):
    daily_decision.append(choices[index])
daily_decision

但是我想知道是否可以一行完成。

Answer 1

使用列表理解

choices = [['apple', 'orange'], ['strawberry', 'orange'], ['watermelon', 'apple']]
decisions = [0, 1, 0] 

daily_decisions = [day[decision] for day, decision in zip(choices, decision)]
print(daily_decisions)

['苹果'，'橙色'，'西瓜']

使用numpy

这也可以通过NumPys Integer Array Indexing解决：

import numpy as np
daily_choices = np.array([['apple','orange'],['strawberry','orange'],['watermelon','apple']])
decisions = [0, 1, 0]

daily_decision = daily_choices[range(len(daily_choices)), decisions]
print(daily_decision)

['苹果'，'橙色'，'西瓜']

Answer 2

仅使用numpy：

import numpy as np

daily_choices = np.array([['apple', 'orange'],['strawberry', 'orange'],['watermelon', 'apple']])
decision = np.array([0, 1, 0])

n_fruits = 2

fruit_range = np.reshape(np.arange(n_fruits), (-1, n_fruits))
indices = np.reshape(decision, (len(decision), 1)) == fruit_range

daily_choices[indices]

输出：

array(['apple', 'orange', 'watermelon'], dtype='<U10')

高级切片：给定索引列表，从numpy数组中选择不同的元素

预期结果

2 个答案:

使用列表理解

使用numpy