基于二维numpy数组的索引排列numpy二维数组的方法是什么?

Question

import numpy as np
x = np.array([[1,2 ,3], [9,8,7]])
y = np.array([[2,1 ,0], [1,0,2]])
x[y]

预期输出:

array([[3,2,1], [8,9,7]])

如果x和y是1D数组，那么x[y]可以工作。那么对于二维数组来说，什么是最简单最高效的方法呢?

Answer 1

您需要定义相应的行索引。

方法之一是:

>>> x[np.arange(x.shape[0])[..., None], y]
array([[3, 2, 1],
       [8, 9, 7]])

Answer 2

您可以计算y的线性索引，然后使用这些索引从x中提取特定元素，如-

# Linear indices from y, using x's shape
lin_idx = y + np.arange(y.shape[0])[:,None]*x.shape[1]
# Use np.take to extract those indexed elements from x
out = np.take(x,lin_idx)

示例运行-

In [47]: x
Out[47]: 
array([[1, 2, 3],
       [9, 8, 7]])
In [48]: y
Out[48]: 
array([[2, 1, 0],
       [1, 0, 2]])
In [49]: lin_idx = y + np.arange(y.shape[0])[:,None]*x.shape[1]
In [50]: lin_idx  # Compare this with y
Out[50]: 
array([[2, 1, 0],
       [4, 3, 5]])
In [51]: np.take(x,lin_idx)
Out[51]: 
array([[3, 2, 1],
       [8, 9, 7]])