使用另一个数组索引numpy数组 [英] Index a numpy array with another array

问题描述

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。

I feel silly, because this is such a simple thing, but I haven't found the answer either here or anywhere else.

有没有直截了当的方法用另一个索引一个numpy数组？

Is there no straightforward way of indexing a numpy array with another?

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

if I want to access element [3,1] I type

>> A[3,1]
8

现在，我说这个索引存储在一个数组中

Now, say I store this index in an array

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

这次尝试使用索引：

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

结果不是A [3,1]

the result is not A[3,1]

问题是：有数组A和ind，获取A的最简单方法是什么[3,1]

The question is: having arrays A and ind, what is the simplest way to obtain A[3,1]?

推荐答案

只需使用元组：

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

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：

and using a comma creates a tuple:

>>> 3, 1
(3, 1)

将这两个基本的Python原则放在一起可以解决你的问题问题。

Putting these two basic Python principles together solves your problem.

如果您不需要NumPy数组功能，可以将索引存储在元组中。

You can store your index in a tuple in the first place, if you don't need NumPy array features for it.

这篇关于使用另一个数组索引numpy数组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！