python - 使用不同长度的数组列表索引一维数组

Question

我想要做的示例:

import numpy as np

values = np.array([7, 7, 5, 2, 3, 9])
indices = np.array([
    np.array([3,5]), 
    np.array([4]),
    np.array([1,2,3])
    ])

>>> values[indices]
array([
    array([2,9]), 
    array([3]),
    array([7,5,2]),
    ])

是否可以使用矢量化来实现这一目标？现在我正在使用 for 循环执行此操作，但它可能会变慢。

谢谢!

Answer 1

我们可以将索引连接起来，用这些索引索引到值，最后再拆分回来 -

idx = np.concatenate(indices)
all_out = values[idx]
lens = list(map(len,indices))
ssidx = np.r_[0,lens].cumsum()
out = [all_out[i:j] for (i,j) in zip(ssidx[:-1],ssidx[1:])]

为了完整起见，这是基于直接索引的版本 -

[values[i] for i in indices]

因此，通过所提出的方法，我们利用切片，从而减少每次迭代的工作量。因此，除了获取 idx 的步骤需要串联提议索引中的所有索引之外，对于索引中索引数组较小的情况也是有意义的。