我有一個 3d(3, 2, 3)陣列，第一維（3）是靈活的，它可以是任何大小。
arr = np.array(
[[[56, 24, 32],
[56, 24, 32]],
[[51, 27, 72],
[51, 27, 72]],
[[36, 14, 49],
[36, 14, 49]]])
索引陣列是(2,3)：
idxs = np.array(
[[1, 0, 2],
[2, 1, 0]])
我想通過idxs索引arr。預期結果是：
[[[24 56 32]
[32 24 56]]
[[27 51 72]
[72 27 51]]
[[14 36 49]
[49 14 36]]])
如果我使用下面的 for 回圈，則需要很多時間：
for i, arr2d in enumerate(arr):
for j, (arr1d, idx) in enumerate(zip(arr2d, idxs)):
arr[i, j] = arr1d[idx]
所以我的問題是：我怎樣才能加快這個程序？
uj5u.com熱心網友回復：
采用np.take_along_axis
np.take_along_axis(arr, idxs[None, ...], 2)
Out[]:
array([[[24, 56, 32],
[32, 24, 56]],
[[27, 51, 72],
[72, 27, 51]],
[[14, 36, 49],
[49, 14, 36]]])
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/ruanti/462201.html
標籤：麻木的 矢量化 numpy-ndarray 阵列广播 numpy索引
上一篇：Python逐元素乘法
下一篇：未知數量行的內部連接