python - Numpy 中的逐行索引

Question

我有两个矩阵，A并且B：

A = array([[2., 13., 25., 1.], [ 18., 5., 1., 25.]])
B = array([[2, 1], [0, 3]])

我想用 的每一行来索引每一行A，B产生切片：

array([[25., 13.], [18., 25.]])

也就是说，我本质上想要类似的东西：

array([A[i,b] for i,b in enumerate(B)])

有没有办法直接对它进行索引？我能做的最好的就是这个“flat-hack”：

A.flat[B + arange(0,A.size,A.shape[1])[:,None]]

Answer 1

@Ophion 的回答很棒，值得称赞，但我想添加一些解释，并提供更直观的结构。

与其先旋转B然后再旋转结果，不如只旋转arange. 我认为这给出了最直观的解决方案，即使它需要更多字符：

A[((0,),(1,)), B]

或等效地

A[np.arange(2)[:, None], B]

这是有效的，因为这里真正发生的是，您正在制作一个i数组和一个j数组，每个数组的形状都与您想要的结果相同。

i = np.array([[0, 0],
              [1, 1]])
j = B

但你可以只使用

i = np.array([[0],
              [1]])

因为它将广播匹配B（这就是np.arange(2)[:,None]给出的）。

最后，为了使其更通用（不知道大小），您还可以2生成from witharangeiB

i = np.indices(B.shape)[0]

无论您如何构建i，j您都可以这样称呼它

>>> A[i, j]
array([[ 25.,  13.],
       [ 18.,  25.]])

Answer 2

不漂亮但是：

A[np.arange(2),B.T].T
array([[ 25.,  13.],
       [ 18.,  25.]])