我的一侧有一个值数组:
A = np.arange(30).reshape((3, 10))
Out: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])
还有一个引用它的索引数组,其中每一列引用A中的每一行。
np.random.seed(0)
index = np.random.randint(0, 9, 6).reshape((2, 3))
Out: array([[5, 0, 3],
[3, 7, 3]])
我想获得与索引数组尺寸相同的数组,但用A中的值替换每个索引。我已经能够做到:
np.dstack([A[0].take(index.T[0]),
A[1].take(index.T[1]),
A[2].take(index.T[2])]).squeeze()
Out: array([[ 5, 10, 23],
[ 3, 17, 23]])
我相信我缺少某些东西,但这并不是最佳选择。当数组的大小增加时,我也担心性能。有没有更通用且可扩展的方法来实现这一目标?
答案 0 :(得分:3)
您可以使用np.take_along_axis
:
np.take_along_axis(A, index.T, 1).T
array([[ 5, 10, 23],
[ 3, 17, 23]])