使用列表或布林數組在 NumPy 中高效選擇每行的特定列
NumPy 提供了操作多維數組的廣泛功能。然而，根據每行的索引清單選擇特定列可能具有挑戰性，並且需要有效的解決方案。
解決此問題的一種方法是利用布林數組。布林數組的每一列可以代表特定行的所需選擇。透過使用布林數組的直接選擇，可以有效地提取特定的列。例如：
<code class="python">import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[False, True, False], [True, False, False], [False, False, True]]) a[b] # Output: [2, 4, 9]</code>
或者，可以建立一個表示列範圍的陣列並在其上使用直接選擇。然而，這種方法可能並不總是最佳的。
<code class="python">a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) a[np.arange(len(a)), [1, 0, 2]] # Output: [2, 4, 9]</code>
透過利用這些方法，可以有效地選擇 NumPy 數組中每行的特定列，無論選擇標準是否以列表形式提供索引或布林數組。
以上是如何使用清單或布林數組在 NumPy 中有效地選擇每行的特定列？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
