使用列表或布尔数组在 NumPy 中高效选择每行的特定列
NumPy 提供了操作多维数组的广泛功能。然而，根据每行的索引列表选择特定列可能具有挑战性，并且需要有效的解决方案。
解决此问题的一种方法是利用布尔数组。布尔数组的每一列可以代表特定行的所需选择。通过使用布尔数组的直接选择，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，可以创建一个表示列范围的数组并在其上使用直接选择。然而，这种方法可能并不总是最佳的。
<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>
通过利用这些方法，可以有效地选择 NumPy 数组中每行的特定列，无论选择标准是否以列表形式提供索引或布尔数组。
以上是如何使用列表或布尔数组在 NumPy 中高效地选择每行的特定列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
