Wie indiziert man ein Numpy-Array durch ein anderes?

Indizieren eines Arrays nach einem anderen in Numpy

Betrachten Sie zwei Matrizen, A und B , wobei A beliebige Werte enthält und B Indizes von Elementen in A enthält. Die Aufgabe besteht darin, Elemente aus A basierend auf den durch B angegebenen Indizes zu extrahieren. Diese Indizierung ermöglicht das selektive Abrufen von Elementen.

Lösung mit erweiterter Indizierung:

Die erweiterte Indizierung von Numpy ermöglicht diesen Vorgang mithilfe des Ausdrucks:

A[np.arange(A.shape[0])[:,None], B]

Dieser Ansatz verwendet eine Kombination aus Zeilenindizes und Spaltenindizes, die von B abgerufen wurden, um Elemente in A abzurufen.

Lösung mit linearer Indizierung:

Ein alternativer Ansatz beinhaltet die lineare Indizierung:

m, n = A.shape
out = np.take(A, B + n*np.arange(m)[:,None])

Hier repräsentieren m und n die Dimensionen von A, und die Operationen innerhalb der Funktion np.take() stellen die korrekte Indizierung von Elementen basierend auf B sicher.

Beispiel:

Lassen Sie uns diese Lösungen anhand eines Beispiels veranschaulichen:

import numpy as np

A = np.array([[2, 4, 5, 3],
              [1, 6, 8, 9],
              [8, 7, 0, 2]])

B = np.array([[0, 0, 1, 2],
              [0, 3, 2, 1],
              [3, 2, 1, 0]])

# Advanced indexing
result1 = A[np.arange(A.shape[0])[:,None], B]

# Linear indexing
m, n = A.shape
result2 = np.take(A, B + n*np.arange(m)[:,None])

print("Result using advanced indexing:")
print(result1)

print("Result using linear indexing:")
print(result2)

Ausgabe:

Result using advanced indexing:
[[2 2 4 5]
 [1 9 8 6]
 [2 0 7 8]]

Result using linear indexing:
[[2 2 4 5]
 [1 9 8 6]
 [2 0 7 8]]

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