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我有一个 numpy 数组，filtered__rows由 LAS 数据组成[x, y, z, intensity, classification]。我创建了一个cKDTree点并找到了最近的邻居，query_ball_point这是该点及其邻居的索引列表。

有没有办法过滤filtered__rows以创建一个仅包含索引在返回的列表中的点的数组query_ball_point？

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看起来您只需要一个基本的整数数组索引：

filter_indices = [1,3,5]
np.array([11,13,155,22,0xff,32,56,88])[filter_indices]
于 2013-11-06T19:52:43.677 回答
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numpy.take对多维数组很有用并且效果很好。

import numpy as np

filter_indices = [1, 2]
array = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], 
                  [10, 20, 30, 40, 50], 
                  [100, 200, 300, 400, 500]])

axis = 0
print(np.take(array, filter_indices, axis))
# [[ 10  20  30  40  50]
#  [100 200 300 400 500]]

axis = 1
print(np.take(array, filter_indices, axis))
# [[  2   3]
#  [ 20  30]
# [200 300]]
于 2019-10-21T23:53:17.363 回答
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使用文档：https : //docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.indexing.html 以下实现应该适用于某些 numpy ndarray 的任意数量的维度/形状。

首先，我们需要一组多维索引和一些示例数据：

import numpy as np
y = np.arange(35).reshape(5,7)
print(y) 
indexlist = [[0,1], [0,2], [3,3]]
print ('indexlist:', indexlist)

要实际提取直观的结果，诀窍是使用转置：

indexlisttranspose = np.array(indexlist).T.tolist()
print ('indexlist.T:', indexlisttranspose)
print ('y[indexlist.T]:', y[ tuple(indexlisttranspose) ])

进行以下终端输出：

y: [[ 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]]
indexlist: [[0, 1], [0, 2], [3, 3]]
indexlist.T: [[0, 0, 3], [1, 2, 3]]
y[indexlist.T]: [ 1  2 24]

元组...修复了我们可能会导致的未来警告：

print ('y[indexlist.T]:', y[ indexlisttranspose ])

FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`.
In the future this will be interpreted as an array index,
`arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a
different result.
    print ('y[indexlist.T]:', y[ indexlisttranspose ])
y[indexlist.T]: [ 1  2 24]
于 2020-06-14T09:10:33.890 回答
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你知道多维数组是如何转换的吗？

它可以通过为每个索引提供一维数组来扩展为多维数组，因此对于二维数组 filter_indices=np.array([[1,0],[0,1]]) array=np.array([[0,1],[1,2]]) print(array[filter_indices[:,0],filter_indices[:,1])

会给你：[1,1]

Scipy 解释了如果你打电话会发生什么： print(array[filter_indices])

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.indexing.html

于 2019-08-22T11:12:52.810 回答
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最快的方法是X[tuple(index.T)]，其中X包含元素index的 ndarray 是希望检索的索引的 ndarray。

于 2022-01-25T23:28:16.943 回答