使用边界检查索引 numpy 数组答案

【问题标题】：Indexing numpy array with bounds checking使用边界检查索引 numpy 数组
【发布时间】：2018-04-17 17:29:55
【问题描述】：

假设我有一些随机的 numpy 数组：

>>> x = np.random.randn(10, 4, 4)

因此可以将其视为 10 个 4x4 数组。现在，我也有一些关于这些数组的坐标：

>>> coords.shape
(10, 4, 4, 2)

这个数组的特定元素可能如下所示：

>>> coords[i][j][k]
array([ 2,  2])

现在，我想创建一个数组，y，大小为 (10, 4, 4)，如果 coords[i][j][k] 在边界内，则 y[i][j][k] = x[coords[i][j][k]]，否则 0。

我尝试过如下操作：

>>> y = np.where(np.logical_and(
                 np.all(coords >= 0, axis = 3), 
                 np.all(coords <= 3, axis = 3)), 
                 x[tuple(coords)], 0)

但我无法完全正确地获取广播规则，而且我遇到了错误。

例如，假设我们有，

>>> x = np.array([
                 [[1., 2.],
                  [4., 5.]],
                 [[6., 7.],
                  [8., 9.]]])

与，

>>> coords = np.array([
                       [[[0,-1], [0, 0]],
                        [[1, 1], [1, 0]]],
                       [[[1, 1], [1, 0]],
                        [[7, 2], [0, 0]]]
                      ])

那么，我想以某种方式得到

y = np.array([
             [[0., 1.],
              [5., 4.]],
             [[9., 8.],
              [0., 6.]]])

如何在 Python 中实现这一点？

【问题讨论】：

np.where(mask,x,0) 不能在 mask 是 all 掩码的地方工作？也就是说，您可以在那里列出x 而不是x[tuple(coords)]？
所以这只是给你x，除了那些坐标超出范围的位置。不是 x 相对于新坐标的洗牌。
你的意思不是 [j][k] 有：if coords[i][j][j] is in bounds, a 吗？另外，我们在谈论什么洗牌？
已编辑以反映您的上述评论。而coords 可以被认为是元素的“洗牌”，但有些坐标可能会出现两次，或者根本不会出现，所以它可能不是真正的洗牌。
那么，coords[i,j,k,0] 正在索引到第二轴，coords[i,j,k,1] 索引到 x 的第三轴？

标签： python arrays numpy indexing array-broadcasting

【解决方案1】：

似乎需要进行一些 adavnced-indexing 工作，并且应该适用于通用 n-dim 案例 -

m,n = x.shape[0], x.shape[-1]
mask = (coords < n).all((-1)) & (coords >=0).all((-1))
v_coords = np.where(mask[:,:,:,None],coords,0)
out = x[np.arange(m)[:,None,None], v_coords[...,0], v_coords[...,1]]
out[~mask] = 0

【讨论】：