【发布时间】：2018-03-07 15:18:16
【问题描述】：
假设我有 3 x 2 矩阵
A = np.arange(3*2).reshape(3,2)
并希望通过索引数组选择元素
I = [0, 1, 0]
得到
[[0],[3],[4]]
我该怎么做？
这样写
A[:,[0,1,0]]
提供完全不同的东西（什么？）
【问题讨论】：
标签： python arrays numpy indexing
【发布时间】：2018-03-07 15:18:16
【问题描述】：
您可以做的是传递第一个维度值的iterable，以及第二个维度的iterable（例如列表）。比如：
I = [0, 1, 0]
A[range(len(I)),I]
这会产生：
>>> A[range(len(I)),I]
array([0, 3, 4])
如果您希望将其作为二维数组，您可以使用额外的整形：
>>> A[range(len(I)),I].reshape(-1,1)
array([[0],
[3],
[4]])
A[:,[0,1,0]]提供完全不同的东西（什么？）
它创建一个矩阵，其中 first 列是A 的第一列 (0)，second 列是第二列 (1) A 的列，第三列又是A 的第一列 (0)。
【讨论】：
-
我在
numpy中有没有像min、max等聚合语义的函数？ -
np.min、np.max等 -
是的，但是做选择，比如
np.select(A, I, axis=1, keepdims=True)? -
AFAIK 不是，
np.choose可能是最接近的，但它适用于第一个维度，因此您可以先转置，然后再进行处理。