numpy：使用多维索引索引1d数组

如何用高维索引数组索引低维数据数组

例如：给定一个一维数据数组和一个二维索引数组：

data = np.array([11,12,13])
idx = np.array([[0,1],
                [1,2])

我想要一个2d数据数组：

np.array([[11,12],
          [12,13]])

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这在Python/NumPy中非常容易，这得益于，您只需使用索引作为切片，例如

data[idx]

data = np.array([11,12,13])
idx = np.array([[0,1],
                [1,2]])

# this will produce the correct result
data[idx]
# array([[11, 12],
#        [12, 13]])

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这在Python/NumPy中非常容易，这得益于，您只需使用索引作为切片，例如

data[idx]

data = np.array([11,12,13])
idx = np.array([[0,1],
                [1,2]])

# this will produce the correct result
data[idx]
# array([[11, 12],
#        [12, 13]])

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到目前为止，您尝试了什么？到目前为止，您尝试了什么？我尝试过这个，但现在意识到缺少的是确保索引数组必须是int32。我尝试过这个，但现在意识到缺少的是确保索引数组必须是int32。