python - 使用 numpy 用索引矩阵对向量进行索引，类似于 MATLAB

Question

我想提取一个矩阵，其中填充有索引矩阵索引的向量中的值
即output(i, j) = vector(indices(i, j))

在 Matlab 中，这可以通过 output = vector(indices) 来实现.

在 Python/numpy 中，我有以下循环用于此目的，但我想知道是否有更有效的方法来做到这一点:

    idx = np.random.randint(0, 100, (25, 10))
    data = np.random.random(100)
    output = np.empty((np.size(idx, 0), np.size(idx, 1)))
    for i in range(0, np.size(idx, 0)):
        output[i, :] = np.squeeze(data[idx[i, :]])

非常感谢

Answer 1

In [547]: idx = np.random.randint(0, 100, (25, 10)) 
     ...: data = np.random.random(100) 
     ...: output = np.empty((np.size(idx, 0), np.size(idx, 1))) 
     ...: for i in range(0, np.size(idx, 0)): 
     ...:    output[i, :] = np.squeeze(data[idx[i, :]]) 

In [553]: idx.shape                                                                                       
Out[553]: (25, 10)
In [554]: output.shape                                                                                    
Out[554]: (25, 10)

简单索引；无需迭代

In [555]: np.allclose(output, data[idx])                                                                  
Out[555]: True

使用两个数组(每个维度一个)进行索引时，MATLAB 和 numpy 之间存在差异。简而言之，在 MATLAB 中索引 block 更容易，在 numpy 中索引对角线更直接。但这与这里无关。