使用另一个数组索引numpy数组

Question

我觉得很傻,因为这是一件很简单的事情,但我在这里或其他任何地方都找不到答案.

有没有直接的方法索引numpy数组与另一个？

说我有一个2D数组

>> A = np.asarray([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
array([[1, 2],
   [3, 4],
   [5, 6],
   [7, 8]])

如果我想访问元素[3,1]我输入

>> A[3,1]
8

现在,假设我将此索引存储在数组中

>> ind = np.array([3,1])

并尝试使用索引这次:

>> A[ind]
array([[7, 8],
       [3, 4]])

结果不是A [3,1]

问题是:拥有数组A和ind,获得A [3,1]的最简单方法是什么？

Answer 1

那是因为通过提供一个数组，您实际上是在问

A[[3,1]] 

它给出了二维数组的第三个和第一个索引，而不是你想要的数组第三个索引的第一个索引。

您可以使用

 A[ind[0],ind[1]]

您也可以使用（如果您想要同时使用更多索引）；

A[indx,indy]

其中indx和indy分别是第一维和第二维的 numpy 索引数组。

有关 numpy 数组的所有可能的索引方法，请参见此处：http : //docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.indexing.html

Answer 2

只需使用一个元组：

>>> A[(3, 1)]
8
>>> A[tuple(ind)]
8

在A[]实际调用特殊方法__getitem__：

>>> A.__getitem__((3, 1))
8

并使用逗号创建一个元组：

>>> 3, 1
(3, 1)

将这两个基本的 Python 原则放在一起可以解决您的问题。

如果您不需要 NumPy 数组功能，您可以首先将索引存储在元组中。