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我有一个二维值数组和一个一维索引数组。我想使用索引数组从每行的索引中提取值。以下代码将成功执行此操作：

from pprint import pprint
import numpy as np
_2Darray = np.arange(100, dtype = np.float16)
_2Darray = _2Darray.reshape((10, 10))
array_indexes = [5,5,5,4,4,4,6,6,6,8]
index_values = []
for row, index in enumerate(array_indexes):
    index_values.append(_2Darray[row, index])
pprint(_2Darray)
print index_values

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array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.],
       [ 10.,  11.,  12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.],
       [ 20.,  21.,  22.,  23.,  24.,  25.,  26.,  27.,  28.,  29.],
       [ 30.,  31.,  32.,  33.,  34.,  35.,  36.,  37.,  38.,  39.],
       [ 40.,  41.,  42.,  43.,  44.,  45.,  46.,  47.,  48.,  49.],
       [ 50.,  51.,  52.,  53.,  54.,  55.,  56.,  57.,  58.,  59.],
       [ 60.,  61.,  62.,  63.,  64.,  65.,  66.,  67.,  68.,  69.],
       [ 70.,  71.,  72.,  73.,  74.,  75.,  76.,  77.,  78.,  79.],
       [ 80.,  81.,  82.,  83.,  84.,  85.,  86.,  87.,  88.,  89.],
       [ 90.,  91.,  92.,  93.,  94.,  95.,  96.,  97.,  98.,  99.]], dtype=float16)
[5.0, 15.0, 25.0, 34.0, 44.0, 54.0, 66.0, 76.0, 86.0, 98.0]

但我想只使用 numpy 函数来做到这一点。我已经尝试了一大堆 numpy 函数，但它们似乎都没有完成这个相当简单的任务。

提前致谢！

编辑 我设法弄清楚我的实现是什么： V_high = np.fromiter((

index_values = _2Darray[ind[0], ind[1]] for ind in
                    enumerate(array_indexes)),
                    dtype = _2Darray.dtype,
                    count = len(_2Darray))

感谢root，我已经完成了两个实现。现在进行一些分析：我的实现通过 cProfiler 运行

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    2    0.274    0.137    0.622    0.311 {numpy.core.multiarray.fromiter}
20274    0.259    0.000    0.259    0.000 lazer_np.py:86(<genexpr>)

和根的：

    4    0.000    0.000    0.000    0.000 {numpy.core.multiarray.array}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {numpy.core.multiarray.arange}

我不敢相信，但 cProfiler 根本没有检测到 root 的方法需要任何时间。我认为这一定是某种错误，但它肯定明显更快。在较早的测试中，我让 root 的速度快了大约 3 倍

注意：这些测试是在 np.float16 值的 shape = (20273, 200) 数组上完成的。此外，每次测试都必须运行两次索引。

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3 回答 3

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这应该这样做：

row = numpy.arange(_2Darray.shape[0])
index_values = _2Darray[row, array_indexes]

Numpy 允许您使用两个数组来索引 2d 数组（或真正的 nd 数组），例如：

for i in range(len(row)):
    result1[i] = array[row[i], col[i]]

result2 = array[row, col]
numpy.all(result1 == result2)
于 2013-03-08T05:24:43.027 回答
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In [15]: _2Darray[np.arange(len(_2Darray)), [5,5,5,4,4,4,6,6,6,8]]
Out[15]: array([  5.,  15.,  25.,  34.,  44.,  54.,  66.,  76.,  86.,  98.],
         dtype=float16)

但是，我认为基于您的解决方案的东西实际上可能在较小的阵列上更快。如果数组大于100*100使用numpy索引。

In [22]: def f(array, indices):
    ...:     return [array[row, index] for row, index in enumerate(indices)]

In [23]: f(_2Darray, [5,5,5,4,4,4,6,6,6,8])
Out[23]: [5.0, 15.0, 25.0, 34.0, 44.0, 54.0, 66.0, 76.0, 86.0, 98.0]

In [27]: %timeit f(_2Darray,[5,5,5,4,4,4,6,6,6,8])
100000 loops, best of 3: 7.48 us per loop

In [28]: %timeit _2Darray[np.arange(len(_2Darray)), [5,5,5,4,4,4,6,6,6,8]]
10000 loops, best of 3: 24.2 us per loop
于 2013-03-08T05:26:10.150 回答
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您必须注意使用专门为数组而不是矩阵设计的 numpy 函数。两者很容易混淆，并且在调用另一个方法时不会引发错误，但输出几乎是不可预测的。

于 2013-03-08T05:12:00.733 回答