python - 用其他数组切片 numpy 数组

Question

我正在尝试提取由 x 中包含的一组索引指定的 numpy 数组 y 的子集，同时仍保留 y< 的一些索引免费。举个具体的例子。设 y 的形状为 (10,10,10,3) 而 x 的形状为 (7,7,3)。 x 的最后一个维度对应于 y 的前三个维度的索引信息。也就是说，我想要一个高效的切片操作，其结果与此相同:

for i in x.shape[0]:
    for j in x.shape[1]:
        z[i,j,:] = y[x[i,j,0],x[i,j,1],x[i,j,2],:]

理想情况下，无论 x 的维数如何，答案都有效。

一般来说，y 是 N+1 维，形状为 (...,N)，而 x 将是 Q+1 维，形状为 (...,N)，结果将具有与 x< 相同的形状.

这样做的动机是从向量场中提取向量子集。

Answer 1

这应该工作得相当好:

y[x[..., 0], x[..., 1], x[..., 2]]

一般来说:

y[tuple(np.rollaxis(x, -1))]