python - 在多维数组上使用 numpy.take？

Question

是否可以像花哨的索引一样使用接管多个轴？

多维数组相当大，所以我希望有可能获得加速。

例如：

import numpy as np
x = np.random.rand(20,20,20,20)
m = np.where(x>0.5)
m = (m[0],m[1],m[2])
print x[m].shape

Answer 1

你的代码：

m = np.where(x>0.5)
m = (m[0],m[1],m[2])
result = x[m]

可以编写以避免 np.where 通过使用重复：

m = np.sum(x>0.5,-1)
result = x.reshape(-1,x.shape[-1]).repeat(w.ravel(), 0)

这似乎快了大约 4 倍。但是我想知道你是否不是故意要

m = np.any(x>0.5,-1)
result = x[m,:]

哪个不会创建重复项（尽管此处仍需要重塑）？