Python 如何在Numpy中将数组用作自己的索引

这在MATLAB中起作用：

>> p = [1, 0, 2, 4, 3, 6, 5];
>> p(p+1)

ans = 

     0   1   2   3   4   5   6

有没有办法在NumPy做同样的事情？我不知道该怎么做：

>>> p = mat([1, 0, 2, 4, 3, 6, 5])
>>> p[p]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 305, in __getitem__
    out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index (1) out of range (0<=index<0) in dimension 0
>>> p[:,p]

但这是可行的：

>>> [p[:,i] for in range(0,6)]

---

因此，使用矩阵成员作为自己的索引是导致问题的原因。这是Python中的一个bug吗？还是我做错了什么？

只有整数可以用作数组或矩阵索引。像这样初始化的矩阵的默认类型是float

您可以使用

numpy.array

而不是

numpy.matrix

：

In [2]: import numpy as np
In [3]: x = np.array([1, 0, 2, 4, 3, 6, 5])
In [4]: x[x]
Out[4]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

或者，您可以将矩阵显式更改为整数类型：

In [5]: x = np.matrix(x).astype(int)
In [6]: x[0, x]
Out[7]: matrix([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]])

---

A

numpy.matrix

是专为2D矩阵设计的专业课程。特别是，你不能用一个整数为2D矩阵编制索引，因为它是二维的，你需要指定两个整数，因此在第二个例子中需要额外的0索引。

我不知道为什么@Katriealex删除了他的答案，但这是正确的：使用

np.array

，而不是

np.matrix

，你的问题就消失了

p=np.array（[1,0,2,4,3,6,5]）；p[p]

给出了预期的结果。@larsmans不幸的是，它比这更复杂，我不明白为什么。例如，

np.asarray（np.asmatrix（x））[x]

崩溃，尽管

x[x]

没有崩溃。我认为这是一个相当神秘的问题，因为选择了错误的索引类型，但我仍然在思考。@larsmans好的，我明白了。忽略我=）它似乎与数组/矩阵中的数据类型有关，而不是它是矩阵还是数组本身<代码>p=np.mat（[0,1,2,4,3,6,5]）.astype（int）；p[0，p]也做了正确的事情。我对答案进行了编辑以反映这一点-一旦通过同行评审，我会将其标记为正确。还要注意，矩阵可以直接使用

x=np.matrix（x，int）

创建为整数矩阵，而不是使用

.astype（int）

。

In [5]: x = np.matrix(x).astype(int)
In [6]: x[0, x]
Out[7]: matrix([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]])