Python 使用NumPy argsort和take-in二维数组

目的是计算两组点（

set1

和

set2

）之间的距离矩阵，使用

argsort（）

获得排序索引，并使用

take（）

提取排序数组。我知道我可以直接进行

sort（）

，但我需要索引来进行下一步

我正在使用花式索引。我无法将

take（）

直接用于获得的索引矩阵，但在每一行中添加一个相应的数量使其工作，因为

take（）

将源数组展平，使第二行元素具有索引+=len（set2）、第三行索引+=2*len（set2）等等（见下文）：

主要问题是：有没有一种直接的方法可以使用

take（）

而不求这些索引的和

要使用的数据：

set1 = np.array([[ 250., 0.,    0.],
                 [ 250., 0.,  510.],
                 [-250., 0.,    0.],
                 [-250., 0.,    0.]])

set2 = np.array([[  61.0, 243.1, 8.3],
                 [ -43.6, 246.8, 8.4],
                 [ 102.5, 228.8, 8.4],
                 [  69.5, 240.9, 8.4],
                 [ 133.4, 212.2, 8.4],
                 [ -52.3, 245.1, 8.4],
                 [-125.8, 216.8, 8.5],
                 [-154.9, 197.1, 8.6],
                 [  61.0, 243.1, 8.7],
                 [ -26.2, 249.3, 8.7]])

其他相关问题：

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我认为没有一种方法可以使用

np。在不使用平面索引的情况下使用
。由于维度可能会发生变化，因此最好使用
np.ravel\u multi\u index
这样做：

a = np.argsort(dist, axis=1)
a = np.ravel_multi_index((np.arange(dist.shape[0])[:, None], a), dims=dist.shape)

或者，您可以使用奇特的索引，而不使用
take
：

s2 = dist[np.arange(4)[:, None], a]

截至2018年5月，存在
np。沿轴取

s2 = np.take_along_axis(dist, a, axis=1)

s2 = np.take_along_axis(dist, a, axis=1)