Python Numpy：在多个数组上建立奇妙的索引

有没有一种有效的方法可以对多个数组进行索引

例如，我有一个要从中索引的数组

a = [[1,2,3],[4,5,6]]

另一个数组包含索引。

b=[[0,1]，[1,2]]

我期望

[[1,2]，[5,6]]

，它通过

[0,1]

索引

a

的第一行，通过

[1,2]

索引

a

的第二行

---

谢谢。

如果

a

和

b

的长度相同，可能您可以尝试使用

np。请按以下说明使用
：

import numpy as np

a = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = [[0, 1], [1,2]]
result = [np.take(a[i],b[i]).tolist() for i in range(len(a))]

print(result)
# result: [[1, 2], [5, 6]]

a
和
b
是列表。合适的解决方案是嵌套列表理解

In [111]: [[a[i][j] for j in x] for i,x in enumerate(b)]
Out[111]: [[1, 2], [5, 6]]

现在，如果将
a
制作成一个numpy数组：

In [112]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[112]: 
array([[1, 2],
       [5, 6]])

为此，数组的第一维用（2,1）数组索引，第二维用（2,2）数组索引。它们一起广播以产生（2,2）结果


在同一方向工作，但接受的答案使用
ix

Y[np.ix_([0,3],[0,3])]

在（2,2）
b
的情况下，这将不起作用

In [113]: np.array(a)[np.ix_(np.arange(2), b)]
ValueError: Cross index must be 1 dimensional

ix
将第一维度
np.arange（2）
向右旋转（2,1）


这可能会使广播更加明确：

In [114]: np.array(a)[[[0,0],[1,1]], [[0,1],[1,2]]]
Out[114]: 
array([[1, 2],
       [5, 6]])

它选择元素（0,0）、（0,1）、（1,1）和（1,2）


要进一步测试这一点，请使
b
非对称：

In [138]: b = [[0, 1,1], [1,2,0]]       # (2,3)
In [139]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[139]: 
array([[1, 2, 2],
       [5, 6, 4]])

我不认为这是一个很好的重复引用这个问题。
In [138]: b = [[0, 1,1], [1,2,0]]       # (2,3)
In [139]: np.array(a)[np.arange(2)[:,None], b]
Out[139]: 
array([[1, 2, 2],
       [5, 6, 4]])