什么是基于2D numpy索引数组排列numpy二维数组的numpy方式？

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]

预期产量：

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

如果x和y是1D数组，则x [y]将起作用。 那么对于2D阵列来说，这样做的最简单方法还是大多数pythonic或者有效的方法是什么？

Answer 1

您需要定义相应的行索引。

一种方法是：

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

Answer 2

您可以从y计算线性指数，然后使用它们从x提取特定元素，如下所示 -

# 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)

样品运行 -

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]])