用元组列表索引numpy数组

为什么我不能像这样使用元组索引列表对数据数组进行索引

idx = [(x1, y1), ... (xn, yn)]
X[idx]

相反，我不得不做一些笨拙的事情，比如

idx2 = numpy.array(idx)
X[idx2[:, 0], idx2[:, 1]] # or more generally:
X[tuple(numpy.vsplit(idx2.T, 1)[0])]

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有没有更简单、更通俗的方法？

您可以使用元组列表，但约定与您想要的不同

numpy

需要行索引列表，后跟列值列表。显然，您希望指定（x，y）对的列表

文档中的相关部分是“整型数组索引”

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下面是一个示例，在二维阵列中查找3个点。（2d中的2点可能会令人困惑）：

使用您的xy索引对样式：

In [230]: idx1 = [(0,2),(1,3),(1,0)]
In [231]: [X[i] for i in idx1]
Out[231]: [2, 7, 4]

In [240]: X[tuple(np.array(idx1).T)]
Out[240]: array([2, 7, 4])

X[tuple（zip（*idx1））]

是进行转换的另一种方法。

tuple（）

在Python2中是可选的

zip（*…）

是一种Python习惯用法，它反转列表的嵌套

您正走在正确的轨道上：

In [242]: idx2=np.array(idx1)
In [243]: X[idx2[:,0], idx2[:,1]]
Out[243]: array([2, 7, 4])

我的

tuple（）。根据
numpy
惯例，需要进行某种转换

（我们是否应该检查什么适用于n维和m点？
使用可以直接传递给数组索引的
NumPy
数组元组：

index = tuple(np.array(list(zip(*index_tuple))))
new_array = list(prev_array[index])

实际上，您不需要转换为数组，
tuple（zip（*index\u tuple））
就足够了
index = tuple(np.array(list(zip(*index_tuple))))
new_array = list(prev_array[index])