Python 通过二维索引对三维numpy数组进行排序

我真的有麻烦了。我有一个三维numpy数组，我想用一个二维索引数组对它重新排序。实际上，阵列将通过编程确定，三维阵列可能是二维或四维的，但为了简单起见，如果两个阵列都是二维的，那么这里给出了期望的结果：

ph = np.array([[1,2,3], [3,2,1]])
ph_idx = np.array([[0,1,2], [2,1,0]])
for sub_dim_n, sub_dim_ph_idx in enumerate(ph_idx):
    ph[sub_dim_n] = ph[sub_dim_n][sub_dim_ph_idx]

这使ph阵列成为：

array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

这正是我想要的。如果是同样的情况，请任何人帮忙，但我有一个三维阵列（psh），而不是ph，比如：

---

希望这是清楚的，如果不是，请询问。提前谢谢

如果你想得到一个

ph.shape

形状数组，你可以简单地

np.挤压
ph_ixs
使形状匹配，并使用它来索引
ph
：

print(ph)
[[[1 2 3]]
 [[3 2 1]]]

print(ph_idx)
[[0 1 2]
 [2 1 0]]

np.take_along_axis(np.squeeze(ph), ph_idx, axis=-1)

array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

因此，这里的有用注释中已经提供了线索，但为了完整性起见，使用np.take_沿_轴和2d数组的广播版本非常简单：

psh = np.array(
    [[[1,2,3]], 
     [[3,2,1]]]
)
ph_idx = np.array(
    [[0,1,2], 
     [2,1,0]]
)
np.take_along_axis(psh, ph_idx[:, None, :], axis=2)

如果三维阵列具有多个元素的dim1，则此功能也可以工作：

psh = np.array(
    [[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], 
     [[3,2,1],[6,5,4],[9,8,7]]]
)
ph_idx = np.array([[0,1,2], [2,1,0]])
np.take_along_axis(psh, ph_idx[:, None, :], axis=2)

给

array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]],

       [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]])

在你的三维案例中，
ph_idx
的例子是什么？@fuglede-这将是（对这里的格式表示歉意）np。数组（[[[1,2,3]]，[[1,2,3]]）的格式非常好。这次不是
[3,2,1]
？您能否提供一个例子，说明
ph
具有形状
（2，2，3）
？因此，我没有把这一点放在问题中，因为我不想使事情过于复杂，但ph的dim1长度可能大于1（如您建议的2，2，3形状）。如果是这样，我正在尝试应用二维数组。在类似numpy伪代码的东西中，这将是ph[ph_idx[：，None，：]
ph
是他们示例中的三维数组，而不是
ph_idx
。这就是说，
np的一些变化。沿着u轴取u可能就是他们想要的。这对我来说是一个新函数！至少在1.10版上不可用。谢谢-我同意-沿轴取看起来像这里要使用的函数。@Chrisper：如果你所有的例子都遵循你所概述的，你甚至不需要
np。挤压
；普通的
np。沿着轴取下\u
来完成这项工作。@yatu：如果你使用OP评论中的
ph\u idx
，你甚至可以将
np.挤压
放在
ph
上。
array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]],

       [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]])