我想通过多个布尔数组而不是循环来索引带有布尔掩码的数组。
这是我想要实现的,但没有循环,只有numpy。
import numpy as np
a = np.array([[0, 1],[2, 3]])
b = np.array([[[1, 0], [1, 0]], [[0, 0], [1, 1]]], dtype=bool)
r = []
for x in b:
print(a[x])
r.extend(a[x])
# => array([0, 2])
# => array([2, 3])
print(r)
# => [0, 2, 2, 3]
# what I would like to do is something like this
r = some_fancy_indexing_magic_with_b_and_a
print(r)
# => [0, 2, 2, 3]
答案 0 :(得分:6)
方法1
使用np.broadcast_to
将a
广播到b'
的形状,然后使用b
对其进行遮罩-
In [15]: np.broadcast_to(a,b.shape)[b]
Out[15]: array([0, 2, 2, 3])
方法2
另一种方法是按a
的大小来获取所有索引和 mod ,也就是2D
中每个b
块的大小然后索引到展平的a
-
a.ravel()[np.flatnonzero(b)%a.size]
方法3
与App#2相同,但保持2D
格式,并在b
的最后两个轴上使用非零索引-
_,r,c = np.nonzero(b)
out = a[r,c]
大型数组上的定时(给定的样本形状放大了100倍)-
In [50]: np.random.seed(0)
...: a = np.random.rand(200,200)
...: b = np.random.rand(200,200,200)>0.5
In [51]: %timeit np.broadcast_to(a,b.shape)[b]
45.5 ms ± 381 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [52]: %timeit a.ravel()[np.flatnonzero(b)%a.size]
94.6 ms ± 1.64 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [53]: %%timeit
...: _,r,c = np.nonzero(b)
...: out = a[r,c]
128 ms ± 1.46 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)