Python np.ufunc.at和np.ix的Numpy多维索引_

我想知道如何从一个数组中获取索引并与另一个数组相乘。我有两个4d数组和一个2d索引数组：

base = np.ones((2, 3, 5, 5))
to_multiply = np.arange(120).reshape(2, 3, 4, 5)
index = np.array([[0, 2, 4, 2], [0, 3, 3, 2]])

索引数组的行索引对应于base的第一维和_乘法，索引数组的值对应于base的第三维。我想根据索引从基片上取一个切片，然后与to_相乘

使用for loops和np.multiply.at（因为我可能有相同的索引），我可以通过以下方式实现：

for i, x in enumerate(index):
    np.multiply.at(base[i, :, :, :], np.s_[:, x, :], to_multiply[i, :, :, :])

可通过以下方式验证上述内容的正确性：

to_multiply[0, 0, :, 0]
array([ 0,  5, 10, 15])

base[0, 0, :, 0]
array([ 0.,  1., 75.,  1., 10.])

但是，我想知道是否有使用np.multiply.at和np.ix_389;的单行解决方案

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我试着使用np.ix，但我对此感到非常困惑，因为在这种情况下，它是多维的。

无法使用

ix

。从其文档中：

此函数获取N个1-D序列并返回N个带N的输出 每个尺寸

您的

索引是2d

但是，我们可以“用手”做同样的事情：

In [196]: np.multiply.at(base1, (np.arange(2)[:,None,None],np.arange(3)[:,None],index[:,None,:]), to_
     ...: multiply)                                                                                  
In [197]: np.allclose(base,base1)                                                                    
Out[197]: True

我们的目标是制作3个阵列，它们一起广播，以匹配
到_multiply
（最后一个尺寸为5的维度除外）

即a（2,1,1）、（1,3,1）和（2,1,4）=>（2,3,4）

虽然我对我想去的地方有一个大致的想法，但我必须先尝试很多想法。
用
ix\uuu
是做不到的。从其文档中：

此函数获取N个1-D序列并返回N个带N的输出
每个尺寸

您的
索引是2d

但是，我们可以“用手”做同样的事情：

In [196]: np.multiply.at(base1, (np.arange(2)[:,None,None],np.arange(3)[:,None],index[:,None,:]), to_
     ...: multiply)                                                                                  
In [197]: np.allclose(base,base1)                                                                    
Out[197]: True

我们的目标是制作3个阵列，它们一起广播，以匹配
到_multiply
（最后一个尺寸为5的维度除外）

即a（2,1,1）、（1,3,1）和（2,1,4）=>（2,3,4）

虽然我对我想去的地方有一个大致的想法，但我必须先尝试很多想法