numpy：用多维索引索引一维数组

【问题标题】：numpy: indexing 1d array with multidimensional indexnumpy：用多维索引索引一维数组
【发布时间】：2018-09-20 14:43:08
【问题描述】：

如何用高维索引数组索引低维数据数组？

例如：给定一个一维数据数组和一个二维索引数组：

data = np.array([11,12,13])
idx = np.array([[0,1],
                [1,2])

我想要一个二维数据数组：

np.array([[11,12],
          [12,13]])

【问题讨论】：

到目前为止你有什么尝试？

标签： numpy numpy-ndarray numpy-indexing

【解决方案1】：

这在 Python / NumPy 中非常简单，感谢advanced Numpy indexing system，您只需使用索引作为切片，例如data[idx].

data = np.array([11,12,13])
idx = np.array([[0,1],
                [1,2]])

# this will produce the correct result
data[idx]
# array([[11, 12],
#        [12, 13]])

【讨论】：

我试过这个，但现在意识到缺少的是确保索引数组必须是 int32。