创建索引矩阵/列表的更简单方法？答案

【问题标题】：Simpler way to create a matrix/list of indices?创建索引矩阵/列表的更简单方法？
【发布时间】：2014-09-21 11:08:21
【问题描述】：

我想知道创建二维数组的最简单方法是什么，它的每一行都有另一个多维数组的索引。

例如，假设我有一个 4x4 的立方体，“索引矩阵”将如下所示：

np.concatenate([
    np.expand_dims(curr.ravel(),axis=0).T
    for curr
    in np.meshgrid(
        np.arange(4),
        np.arange(4),
        np.arange(4)
    )
],axis=1)

结果如下：

array([[0, 0, 0],
      [0, 0, 1],
      [0, 0, 2],
      [0, 0, 3],
      [1, 0, 0],
      [1, 0, 1],
      ...
      [2, 3, 2],
      [2, 3, 3],
      [3, 3, 0],
      [3, 3, 1],
      [3, 3, 2],
      [3, 3, 3]])

除了似乎第二列应该代替第一列这一事实之外，是否有更“numpythonic”的方式来以更紧凑的方式创建相同或相似的矩阵？

如果存在一个只接受任意多维数组并返回它的索引表的函数，那就太好了。

【问题讨论】：

最大的问题是：你为什么要这个？例如，如果您打算过滤索引数组然后使用它进行索引，那么有更好的方法来做到这一点。
我会尽量用几句话来解释我的目标：我需要测试一些存储在 3 维数组中的概率值。如果它们通过了一些测试条件，那么我会将它们添加到将在 3d 散点图中可视化的坐标列表中。更大的图景：我正在尝试为在 3 维（特征）中运行的线性判别分析分类器（多类）可视化决策边界。
好的，最简单的方法不是从arr获取所有索引，然后根据arr中对应值通过测试条件的索引进行过滤；相反，只需将测试应用于 arr 以获取布尔数组，然后获取该布尔数组中真实值的索引。

标签： python arrays numpy matrix indices

【解决方案1】：

我觉得

list(itertools.product(range(4),range(4),range(4)))

更符合 Python 风格。 ..（请注意，如果您愿意，可以使用 numpy.array 而不是 list...）

【讨论】：

这可能更符合 Python 风格，但没有那么“numpythonic”，而且对于大型数组来说可能是个坏主意……不过，对于非 NumPy Python 程序员来说，它可读的事实显然是一个优势至少有一些用例。

【解决方案2】：

你可以使用np.indices:

>>> a = np.random.random((4,4,4))
>>> np.indices(a.shape).reshape((a.ndim, -1)).T
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [0, 1, 0],
       [0, 1, 1],
[...]
       [3, 3, 2],
       [3, 3, 3]])

还有其他实用程序，例如 np.ndindex，具体取决于您的用例。（FWIW 我不认为以您正在寻找的形式获取坐标会像您想象的那样有用，但是 YMMV。）

【讨论】：

【解决方案3】：

如果存在一个只接受任意多维数组并返回它的索引表的函数，那就太好了。

如果我理解你的问题，有：indices:

i = np.indices(a.shape)

这不会为您提供所需形状的结果：

>>> a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
>>> print(np.indices(a.shape))
[[[0 0]
  [1 1]
  [2 2]]

 [[0 1]
  [0 1]
  [0 1]]]

……但你可以将其展平并转置：

[[0 0]
 [0 1]
 [1 0]
 [1 1]
 [2 0]
 [2 1]]

【讨论】：

【解决方案4】：

以下是我认为您真正想要做的事情。根据您的评论：

我需要测试一些存储在 3 维数组中的概率值。如果它们通过了一些测试条件，那么我会将它们添加到将在 3d 散点图中可视化的坐标列表中。

为了简单起见，假设测试很简单，例如“阳性”。因此，我们只需将数组转换为每个元素的“元素为正数”的布尔数组，即 arr > 0，然后使用 nonzero 获取该布尔数组的真实索引：

>>> arr = np.array([[-1, 1], [2, -2], [-3, -3]])
>>> print(arr > 0)
[[False  True]
 [ True False]
 [False False]]
>>> print(np.nonzero(arr > 0))
(array([0, 1]), array([1, 0]))

没有比这更简单的了。

【讨论】：