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首先让我们解决这个问题:我已经知道这里讨论的解决方案:Create NumPy array from another array by specifying rows and columns
假设我有一个数组
test = np.arange(12).reshape((3,4))
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
我想将其行和列重新排列为 test2
array([[ 1, 0, 3, 2],
[ 9, 8, 11, 10],
[ 5, 4, 7, 6]])
我现在使用的解决方案与上面链接中已经回答的解决方案相同:
test2 = test[[0,2,1]][:,[1,0,3,2]]
但是,此解决方案创建了不必要的数据中间副本:它首先创建仅包含打乱行的副本 test[[0,2,1]]
,然后创建第二个副本,其中也已打乱列。对于如此小的阵列,没有人关心,但如果阵列巨大,则该解决方案感觉不是最佳的。 numpy 是否允许行和列同时洗牌?看起来像 test[[0,2,1],[1,0,3,2]]
的东西,除了 numpy 不会那样解释这个操作......
最佳答案
是的,这就是 np.ix_
的目的:
>>> test[np.ix_([0,2,1], [1,0,3,2])]
array([[ 1, 0, 3, 2],
[ 9, 8, 11, 10],
[ 5, 4, 7, 6]])
它仍然会根据两个输入数组创建一个中间索引数组,但不会对 test
数组进行两次索引。
请注意,np.ix_
只是向索引数组添加维度,当您索引数组时,这些维度将被“广播”:
>>> np.ix_([0,2,1], [1,0,3,2])
(array([[0],
[2],
[1]]), array([[1, 0, 3, 2]]))
关于python - 重新排列 numpy 数组的行和列(在单个操作中),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46045109/
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