numpy中的一些数组索引 [英] Some array indexing in numpy

问题描述

    lookup = np.array([60, 40, 50, 60, 90])

以下数组中的值等于查找索引.

The values in the following arrays are equal to indices of lookup.

    a = np.array([1, 2, 0, 4, 3, 2, 4, 2, 0])
    b = np.array([0, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 2, 1])
    c = np.array([4, 2, 1, 4, 4, 0, 4, 4, 2])

    array       1st column elements             lookup value

    a            1        -->                   40
    b            0        -->                   60
    c            4        -->                   90

最大为90.

所以，结果的第一个元素是4.

So, first element of result is 4.

这样，

预期结果= array([4，2，0，4，4，4，4，4，0])

expected result = array([4, 2, 0, 4, 4, 4, 4, 4, 0])

如何获取?

我尝试过:

d = np.vstack([a, b, c])

print (d)

res = lookup[d]

res = np.max(res, axis = 0)

print (d[enumerate(lookup)])

我出错了

IndexError:只有整数，切片(:)，省略号(...)，numpy.newaxis(无)以及整数或布尔数组是有效索引

IndexError: only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices

推荐答案

您要这样做吗?

d = np.vstack([a,b,c])

# option 1
rows = lookup[d].argmax(0)
d[rows, np.arange(d.shape[1])]

# option 2
(lookup[:,None] == lookup[d].max(0)).argmax(0)

输出:

array([4, 2, 0, 4, 4, 4, 4, 4, 0])

这篇关于numpy中的一些数组索引的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！