使用 NumPy 数组进行索引提取
在 NumPy 中处理多维数组时，通常需要根据索引提取特定元素。在这方面，可能会出现某些情况，其中一个数组 (B) 充当另一个数组 (A) 第二维的索引。
考虑一个具有两个数组 A 和 B 的示例：
A = np.array([[0,1],
[2,3],
[4,5]])
B = np.array([[1],
[0],
[1]], dtype='int')我们的目标是从A的每一行中提取一个元素，其中元素索引由B中对应的元素决定。期望的输出是：
C = np.array([[1],
[2],
[5]])使用整数数组索引的解决方案：
我们可以使用 NumPy 的纯整数数组索引来代替广播 B：
A[np.arange(A.shape[0]),B.ravel()]
这里，np.arange(A.shape[0]) 创建了一个对应于的索引数组A 中的行数，而 B.ravel() 将 B 展平为一维数组。通过组合这些，我们可以从 A 中提取适当的元素。
示例运行：
print(A) print(B) print(A[np.arange(A.shape[0]),B.ravel()])
输出：
[[0 1] [2 3] [4 5]] [[1] [0] [1]] [1 2 5]
这种方法为我们的提取问题提供了简洁高效的解决方案。
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