Python 检查2d数组中每一行的不同列索引的2d数组值

我有一些二进制2D numpy数组（

prediction

），比如：

2D数组中的每一行都将句子分类为特定类别，2D数组中的每一列都对应于该句子的类别分类。例如，类别（

categories

array）是

['A'、'B'、'C'、'D'、'E'、'F']

我还有另一个2D数组（

catIndex

），它包含每行中要检查的值的索引，例如

[[0],
  [4],
  [5],
  [2]
] 

对于上述4个实例

我现在要做的是循环遍历二进制2D数组，对于为每个句子指定的列索引，检查它是

1

还是

0

，然后将相应的类别附加到新数组中（

catResult=[]

）。如果它是

0

，我会将

“no_region”

附加到新数组中

例如，在句子1中，我查看句子的索引

0

，检查它是

0

还是

1

。它是一个

1

，因此我将

'a'

附加到我的新数组中。在句子2中，我查看了句子的索引

4

，发现它是一个

0

，所以我在数组中添加了

“no_region”

当前代码：

for index in catIndex:
        for i,sentence in enumerate(prediction):
            for j,binaryLabel in enumerate(sentence):
                if prediction[i][index]==1:
                    catResult.append(categories[index])
                else:
                    catResult.append("no_region")

---

沿着这些思路进行的一些工作应该能够有效地完成，尽管目前还无法进行测试：

rows = len(prediction)
p = prediction[np.arange(rows), catIndex.flatten()]
catResult = np.empty(rows, 'S1').fill('n')
catResult[p] = categories[catIndex.flatten()][p]

创建二维阵列：

In [54]: M=[[1,0,1,0,1,1],[0,0,1,0,0,1],[1,1,1,1,1,0],[1,1,0,0,1,1]]
In [55]: M=np.array(M)

带有

ind

的列索引，行索引为[0,1,2,3]：

In [56]: ind=[0,4,5,2]    
In [57]: m=M[np.arange(len(ind)),ind]
In [58]: m
Out[58]: array([1, 0, 0, 0])

带有

ind

的地图标签：

In [59]: lbl=np.array(list('ABCDEF'),dtype=object)    
In [60]: res=lbl[ind]
In [61]: res
Out[61]: array(['A', 'E', 'F', 'C'], dtype=object)

使用

where

确定是使用该映射值，还是使用一些

None

。使用

对象

dtype可以轻松地用其他内容替换字符串标签、

无

或

无区域

等

In [62]: np.where(m, res, None)
Out[62]: array(['A', None, None, None], dtype=object)

---

这是一个很好的逻辑答案，有一点是我刚刚将问题中的ind转换成了

np.array（ind.ravel（）

，但在其他方面，这是一个完美的答案。

In [62]: np.where(m, res, None)
Out[62]: array(['A', None, None, None], dtype=object)