Python 使用numpy take函数获取多个维度

我有一个称为边的一维数组（n），希望通过顶点数组（n，3）中的索引插入值

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我尝试了np.take（顶点、边），但它不适用于多维数组。

您只需在此处使用索引即可：

vertices[edges]
#       ^     ^ indexing

---

base

为

None

这一事实意味着不会生成视图，它会生成矩阵的副本（带有过滤/重新排序的行）。因此，您以后对

顶点的元素所做的更改将不会更改
顶点[边]
结果的元素（当然，如果您在更改
顶点之前进行了复制）。
您只需在此处使用索引即可：

vertices[edges]
#       ^     ^ indexing
base
为
None
这一事实意味着不会生成视图，它会生成矩阵的副本（带有过滤/重新排序的行）。您随后对
顶点的元素所做的更改将不会更改
顶点[边]
结果的元素（当然，假设您在更改
顶点之前进行了复制）。
使用轴参数工作

In [313]: vertices=np.array(vertices)
In [314]: edges=[1,3,2,0]
In [315]: np.take(vertices, edges,0)
Out[315]: 
array([[  2.   ,  -5.   ,   3.32 ],
       [ 32.   ,   4.   , -23.   ],
       [ 23.3  ,  43.   ,  12.   ],
       [  1.25 ,   4.321,  -4.   ]])
In [316]: vertices[edges,:]
Out[316]: 
array([[  2.   ,  -5.   ,   3.32 ],
       [ 32.   ,   4.   , -23.   ],
       [ 23.3  ,  43.   ,  12.   ],
       [  1.25 ,   4.321,  -4.   ]])

使用轴参数进行拍摄

In [313]: vertices=np.array(vertices)
In [314]: edges=[1,3,2,0]
In [315]: np.take(vertices, edges,0)
Out[315]: 
array([[  2.   ,  -5.   ,   3.32 ],
       [ 32.   ,   4.   , -23.   ],
       [ 23.3  ,  43.   ,  12.   ],
       [  1.25 ,   4.321,  -4.   ]])
In [316]: vertices[edges,:]
Out[316]: 
array([[  2.   ,  -5.   ,   3.32 ],
       [ 32.   ,   4.   , -23.   ],
       [ 23.3  ,  43.   ,  12.   ],
       [  1.25 ,   4.321,  -4.   ]])

这似乎是错误的：
[1.254321，-4]
，可能是
4.321
？你说的“通过顶点数组的索引插入值”是什么意思？为什么结果的第三个元素是
[2，-5，3.32]
？这似乎是错误的：
[1.254321，-4]
，可能是
4.321
？你说的是什么意思“通过顶点数组中的索引插入值”？为什么结果的第三个元素是
[2，-5，3.32]
？谢谢你，它工作了。看起来hpauljs解决方案快了一点谢谢。看起来hpauljs解决方案快了一点