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ここで何が間違っているのかを理解しようとして、私は夢中になっています。

私は NumPy を使用しており、選択したい特定の行インデックスと特定の列インデックスがあります。これが私の問題の要点です：

import numpy as np

a = np.arange(20).reshape((5,4))
# array([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11],
#        [12, 13, 14, 15],
#        [16, 17, 18, 19]])

# If I select certain rows, it works
print a[[0, 1, 3], :]
# array([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [12, 13, 14, 15]])

# If I select certain rows and a single column, it works
print a[[0, 1, 3], 2]
# array([ 2,  6, 14])

# But if I select certain rows AND certain columns, it fails
print a[[0,1,3], [0,2]]
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

なぜこうなった？1行目、2行目、4行目、1列目、3列目は選択できるのでしょうか？私が期待している結果は次のとおりです。

a[[0,1,3], [0,2]] => [[0,  2],
                      [4,  6],
                      [12, 14]]
4

4 に答える 4

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Toan が示唆するように、単純なハックは、最初に行を選択し、次にその上の列を選択することです。

>>> a[[0,1,3], :]            # Returns the rows you want
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> a[[0,1,3], :][:, [0,2]]  # Selects the columns you want as well
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

[編集] 組み込みメソッド:np.ix_

私は最近、numpy が@Jaime が提案したことを正確に実行するための組み込みのワンライナーを提供することを発見しましたが、ブロードキャスト構文を使用する必要はありません (読みやすさに問題があります)。ドキュメントから：

ix_ を使用すると、外積にインデックスを付けるインデックス配列をすばやく作成できます。a[np.ix_([1,3],[2,5])]配列を返します[[a[1,2] a[1,5]], [a[3,2] a[3,5]]]。

したがって、次のように使用します。

>>> a = np.arange(20).reshape((5,4))
>>> a[np.ix_([0,1,3], [0,2])]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

そして、それが機能する方法は、ブロードキャストが適切に行われるように、ハイメが提案した方法で配列を整列させることです。

>>> np.ix_([0,1,3], [0,2])
(array([[0],
        [1],
        [3]]), array([[0, 2]]))

また、MikeC がコメントで述べているようにnp.ix_、ビューを返すという利点がありますが、最初の (編集前の) 回答にはありませんでした。これは、インデックス付き配列に代入できるようになったことを意味します。

>>> a[np.ix_([0,1,3], [0,2])] = -1
>>> a    
array([[-1,  1, -1,  3],
       [-1,  5, -1,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [-1, 13, -1, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
于 2014-04-08T08:10:36.040 に答える
95

ファンシー インデックスでは、各ディメンションにすべてのインデックスを指定する必要があります。最初のインデックスには 3 つのインデックスを指定し、2 番目のインデックスには 2 つしか指定していないため、エラーが発生します。あなたはこのようなことをしたい：

>>> a[[[0, 0], [1, 1], [3, 3]], [[0,2], [0,2], [0, 2]]]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

もちろん、それを書くのは面倒なので、放送を手伝ってもらうことができます：

>>> a[[[0], [1], [3]], [0, 2]]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

リストではなく配列で索引付けすると、これははるかに簡単になります。

>>> row_idx = np.array([0, 1, 3])
>>> col_idx = np.array([0, 2])
>>> a[row_idx[:, None], col_idx]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])
于 2014-04-08T04:59:26.720 に答える
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使用する：

 >>> a[[0,1,3]][:,[0,2]]
array([[ 0,  2],
   [ 4,  6],
   [12, 14]])

また：

>>> a[[0,1,3],::2]
array([[ 0,  2],
   [ 4,  6],
   [12, 14]])
于 2014-04-08T07:39:43.567 に答える