用索引列表重新排列 3d numpy 数组

Question

我有一个尺寸为 333*333*52 的 3 维 numpy 数组

我有一个 333 个元素的索引列表，范围从 0 到 332，例如 [4 12 332 0 ...]，我希望用它来重新排列 3d 数组的前两个维度

在 matlab 中我会这样做：

rearranged_array = original_array(new_order, new_order, :)

但这种方法不适用于 numpy：

rearranged_array = original_array[new_order, new_order, :]

产生一个 333*52 的数组

同时：

rearranged_array = original_array[new_order][new_order, :]

没有按正确的顺序处理事情

编辑：

这似乎有效：

rearranged_array = original_array[new_order, :][:, new_order]

这对我来说似乎比 matlab 方法更不直观 - 有没有更好的方法？

Answer 1

你的第三个

rearranged_array = original_array[new_order][new_order, :]

只是做了两次相同的操作。

你想要的

rearranged_array = original_array[new_order][:, new_order]

您的第一个解决方案不起作用的原因是，numpy 仅在传递的索引是列表或数组时才进行重新排列，但如果您传递 new_order, new_order，那是一个元组。

另一种解决方案是这样做

 rearranged_array = original_array[np.row_stack((new_order, new_order))]

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注意。你继续做a[x, y, :]和a[x, :]之类的事情。尾随 : 是多余的。 a[x, y] 和 a[x] 分别做同样的事情。