我正在嘗試使用最初在MATLAB中的numpy重寫函數(shù)。在MATLAB中有一個(gè)邏輯索引部分，如下所示：X = reshape(1:16, 4, 4).';idx = [true, false, false, true];X(idx, idx)ans = 1 4 13 16當(dāng)我嘗試以numpy進(jìn)行索引時(shí)，無(wú)法獲得正確的索引：X = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)idx = [True, False, False, True] X[idx, idx]# Output: array([6, 1, 1, 6])通過邏輯索引從矩陣中獲取網(wǎng)格的正確方法是什么？
3 回答
蠱毒傳說
TA貢獻(xiàn)1895條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
您還可以編寫：
>>> X[np.ix_(idx,idx)]
array([[ 1, 4],
[13, 16]])
動(dòng)漫人物
TA貢獻(xiàn)1815條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
In [1]: X = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
In [2]: idx = np.array([True, False, False, True]) # note that here idx has to
# be an array (not a list)
# or boolean values will be
# interpreted as integers
In [3]: X[idx][:,idx]
Out[3]:
array([[ 1, 4],
[13, 16]])
達(dá)令說
TA貢獻(xiàn)1821條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
在numpy此稱為fancy indexing。要獲得您想要的項(xiàng)目，您應(yīng)該使用2D索引數(shù)組。
您可以使用outer來從1D中idx創(chuàng)建適當(dāng)2D的索引數(shù)組。當(dāng)應(yīng)用于兩個(gè)序列時(shí)，外部函數(shù)1D會(huì)將一個(gè)序列的每個(gè)元素與另一個(gè)序列的每個(gè)元素進(jìn)行比較。回顧True*True=True和False*True=False，與np.multiply.outer()相同np.outer()，可以為您提供2D索引：
idx_2D = np.outer(idx,idx)
#array([[ True, False, False, True],
# [False, False, False, False],
# [False, False, False, False],
# [ True, False, False, True]], dtype=bool)
您可以使用：
x[ idx_2D ]
array([ 1, 4, 13, 16])
在您的真實(shí)代碼中，您可以使用x=[np.outer(idx,idx)]它，但是它不節(jié)省內(nèi)存，其工作方式與del idx_2D完成切片后添加a的工作方式相同。
添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消