使用 Numpy 提取多维数组下三角形的更快方法？答案

【问题标题】：Faster approach extracting lower triangle of multidimensional array using Numpy?使用 Numpy 提取多维数组下三角形的更快方法？
【发布时间】：2020-11-18 14:04:02
【问题描述】：

假设一个形状为 4,4,1,1 的 4D 数组。目标是提取(n, m) 数组的下三角形。

目前，以下依赖于 for 循环的代码可以完成这项工作。

import numpy as np
lw_up_pair = np.tril_indices(4, -1)
arr=np.zeros((4,4,1,1))

arr[1,:1,:,0]=1
arr[2,:2,0,0]=2
arr[3,:3,0,0]=3

ext=[arr [x, i, :, 0] for x,i in zip(lw_up_pair [0],lw_up_pair [1])] # expected output

不过不知道有没有更快的或者numpy内置的方法可以达到类似的效果？

【问题讨论】：

邮编是np.stack(lw_up_pair, -1)

标签： python numpy indexing

【解决方案1】：

只要做：

rows, cols = lw_up_pair
ext = arr[rows, cols, :, 0]
print(ext)

输出

[[1.]
 [2.]
 [2.]
 [3.]
 [3.]
 [3.]]

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以这样做：

arr[lw_up_pair][:, 0]

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

【讨论】：

聪明。潜在的缺点是你不能分配给这个表达式。
你总是可以只分配给arr[lw_up_pair]，因为剩下的只是为了得到正确的维度数量，你很确定广播是正确的。

【解决方案3】：

由于我们在迭代改进索引表达式：

arr[(*np.tril_indices(4, -1), slice(None), 0)]

【讨论】：