重新排列numpy数组的行和列（在单个操作中）[重复]

Question

首先让我们把它放在一边： 我已经知道这里讨论的解决方案：Create NumPy array from another array by specifying rows and columns

假设我有一个数组

test = np.arange(12).reshape((3,4))

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

我想把它的行和列重新排列成test2

array([[ 1,  0,  3,  2],
       [ 9,  8, 11, 10],
       [ 5,  4,  7,  6]])

我现在使用的解决方案与上面链接中已经回答的解决方案相同：

test2 = test[[0,2,1]][:,[1,0,3,2]]

但是，此解决方案创建了一个不必要的数据中间副本：它首先创建一个仅包含混洗行的副本test[[0,2,1]]，然后创建第二个包含混洗列的副本。对于这么小的阵列，没有人关心，但如果阵列是巨大的，这个解决方案感觉不是最理想的。 numpy 是否允许行和列同时洗牌？看起来像 test[[0,2,1],[1,0,3,2]] 的东西，除了 numpy 不会那样解释这个操作......

Answer 1

是的，这就是np.ix_的目的：

>>> test[np.ix_([0,2,1], [1,0,3,2])]
array([[ 1,  0,  3,  2],
       [ 9,  8, 11, 10],
       [ 5,  4,  7,  6]])

它仍然会从两个输入数组创建一个中间索引数组，但不会对 test 数组进行两次索引。

请注意，np.ix_ 只是为您的索引数组添加维度，当您索引数组时，这些维度将被“广播”：

>>> np.ix_([0,2,1], [1,0,3,2])
(array([[0],
        [2],
        [1]]), array([[1, 0, 3, 2]]))