Python 获取索引映射的数组子数组的有效方法

我有一个矩阵说

a

。我需要得到它的一个子矩阵，它的索引基本上来自主矩阵索引的映射（这个映射不一定是1-1）。我有以下代码来生成子矩阵，这里的映射被认为是

sum

import numpy as np
def transform(A):
    B=np.zeros(A.flatten().shape[0])
    for i in range(A.flatten().shape[0]):
        multi_idx=np.unravel_index(i,A.shape)
        B[np.sum(multi_idx)]=A[multi_idx] #the mapping applied on the indices: B[np.sum(multi_idx)]
    return B       
A=np.arange(27).reshape([3,3,3])
print A
print transform(A)        

输出：

[[[ 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]]]
[  0.   9.  18.  21.  24.  25.  26.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.
   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.]

---

np.ogrid

可以方便地根据数组中的索引生成表达式。比如说,

import numpy as np

A = np.arange(27).reshape([3,3,3])
B = np.zeros(A.size)
i, j, k = np.ogrid[0:3, 0:3, 0:3]
B[i+j+k] = A
print(B)

屈服

[  0.   9.  18.  21.  24.  25.  26.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.
   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.]

请注意，任务

B[X] = A

相当于

B[X.ravel()] = A.ravel()

---

作业是按从左到右的顺序完成的。因此，如果

X

有许多重复值，则只有最后一个值最终影响

B

。这可以按照您希望的方式处理映射的非一对一性。

我只想在numpy文档中添加一句话“对于高级赋值，通常不保证迭代顺序。这意味着如果元素设置多次，则无法预测最终结果。”（但它应该在这些定义良好的条件下继续工作）。@seberg，等一下！：D你是什么意思？如果我的地图不是1-1，它就不会工作了？！@seberg：你能举个例子说明赋值不是从左到右执行的吗？嗯，

a=np.zeros（4）；b=np.array（[[1,2]，[2,3]]）.T；v=np arange（4）.重塑（2,2）.T；a[b]=v

并与正在复制的转置数组进行比较。在应用gh-3798的情况下执行所有这些操作。对于那些想知道的人。