X.shape == (10,4)
y.shape == (10)
我想產生M
,其中M中的每個條目被定義爲M[r,c] == X[r, y[r]]
;即使用y
來索引X
的相應列。numpy的:使用一維數組作爲一個指數到2D陣列的高效方式
我該如何有效地做到這一點(無循環)?
M
可以有一個列,但最終我需要廣播它,以便它具有與X
相同的形狀。 c
從X
(0)的第一列開始,到最後一列(9)。
X.shape == (10,4)
y.shape == (10)
我想產生M
,其中M中的每個條目被定義爲M[r,c] == X[r, y[r]]
;即使用y
來索引X
的相應列。numpy的:使用一維數組作爲一個指數到2D陣列的高效方式
我該如何有效地做到這一點(無循環)?
M
可以有一個列,但最終我需要廣播它,以便它具有與X
相同的形狀。 c
從X
(0)的第一列開始,到最後一列(9)。
只要做到:
X=np.arange(40).reshape(10,4)
Y=np.random.randint(0,4,10)
M=X[range(10),Y]
爲
In [8]: X
Out[8]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23],
[24, 25, 26, 27],
[28, 29, 30, 31],
[32, 33, 34, 35],
[36, 37, 38, 39]])
In [9]: Y
Out[9]: array([1, 1, 3, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 1])
In [10]: M
Out[10]: array([ 1, 5, 11, 15, 17, 22, 26, 31, 34, 37])
謝謝!你能解釋一下這是如何工作的嗎?我發現很難區分numpy的廣播和巫術的入侵。 – SRobertJames
另外:'range'是一個Python對象,對於非常大的數組(我正在使用它),速度會很慢。我們可以使用Numpy數組來代替它嗎? – SRobertJames
'np.arange(10)'和'range(10)'一樣好。 – hpaulj
什麼的'M'預期的形狀?這個'c'設置如何? – Divakar