多维度的Numpy花式索引

Question

假设我有一个大小为nxmxk的numpy数组A和另一个大小为nxm且索引从1到k的数组B. 我想使用B中这个地方给出的索引访问A的每个nxm切片,给我一个大小为nx m的数组.

编辑:这显然不是我想要的![[我可以这样使用take:

A.take(B) ]]结束编辑

这可以通过花式索引来实现吗？我原以为A[B]会给出相同的结果,但是会产生一个大小为nxmxmxk的数组(我真的不明白).

我不想使用的原因take是我希望能够分配这个部分,比如

A[B] = 1

到目前为止,唯一可行的解​​决方案是

A.reshape(-1, k)[np.arange(n * m), B.ravel()].reshape(n, m)

但肯定有一个更简单的方法吗？

Answer 1

认为

import numpy as np
np.random.seed(0)

n,m,k = 2,3,5
A = np.arange(n*m*k,0,-1).reshape((n,m,k))
print(A)
# [[[30 29 28 27 26]
#   [25 24 23 22 21]
#   [20 19 18 17 16]]

#  [[15 14 13 12 11]
#   [10  9  8  7  6]
#   [ 5  4  3  2  1]]]

B = np.random.randint(k, size=(n,m))
print(B)
# [[4 0 3]
#  [3 3 1]]

要创建这个数组，

print(A.reshape(-1, k)[np.arange(n * m), B.ravel()])
# [26 25 17 12  7  4]

作为nxm使用奇特索引的数组：

i,j = np.ogrid[0:n, 0:m]
print(A[i, j, B])
# [[26 25 17]
#  [12  7  4]]