Python 从基于3D矩阵的2D矩阵中的位置获取值

假设我有一个numpy矩阵：

data=np.random.rand（200，50，100）

并且有我需要的位置值：

locs=np.random.randint（50，size=（200，2））

如何获得形状矩阵

（200,2100）

？基本上，我想从

数据

中获取

locs

指定位置的值

如果我这样做：

data[locs]

，我最终得到一个形状矩阵

（200,2,50,100）

，而不是

（200,2100）

根据要求更新了更多详细信息：

如果我们有：

data = np.arange(125)
reshaped = np.reshape(data, (5, 5, 5))
locs = [[3, 4], [2, 1], [1, 3], [3, 3], [0, 0]]

然后执行类似于

data[locs]

的操作应该会得到以下输出：

array([[[ 15,  16,  17,  18,  19],
        [ 20,  21,  22,  23,  24]],

       [[ 35,  36,  37,  38,  39],
        [ 30,  31,  32,  33,  34]],

       [[ 55,  56,  57,  58,  59],
        [ 65,  66,  67,  68,  69]],

       [[ 90,  91,  92,  93,  94],
        [ 90,  91,  92,  93,  94]],

       [[100, 101, 102, 103, 104],
        [100, 101, 102, 103, 104]]])

---

高级索引的结果将是索引的维度上的索引形状

data[locs]

相当于

data[locs，：，：]

，因此您的形状将是

locs.shape+data.shape[1://code>，或
（200,2,50,100）

您似乎要求使用
locs
索引
数据的轴1，使轴0与
locs
中的行保持同步。为此，您需要沿轴1使用
LOC
索引，并在轴0中提供从0到200的索引

重要的是要记住，所有高级索引必须以相同的形状广播。由于
LOC
是成型的
（200，2）
，第一个索引必须是成型的
（200，1）
或
（200，2）
，才能正确广播。我将展示前者，因为它更简单、更有效

data = np.random.rand(200, 50, 100)
locs = np.random.randint(50, size=(200, 2))
rows = np.arange(200).reshape(-1, 1)

result = data[rows, locs, :]

用一个小例子来说明“地点”是什么意思。您有一个
（200，50，100）
输入和一个
（200，2）
索引。您实际上打算如何将其映射到输出？为
循环编写一个
，也是一个很有用的工具。我想说的是，输出的形状本身并不能告诉你什么。内容非常重要。我已经回答了您的问题，但请澄清问题。有很多方法可以获得
200
维度。我确实希望轴1与轴0保持同步。这样做有效！非常感谢你！很高兴它成功了。谢谢你更新这个问题。