python – 从numpy数组获取索引并应用于第二个低维数组以创建新数组

2019年8月4日 196次阅读

我有一个数组Gamma,Gamma.shape =(20,7,90,144),它代表尺寸(t,z,y,x),其各自的指数I由[l,k,j,i]表示.对于每个(t,y,x),我想找到k的最低值,使得Gamma [l,k,j,i]> g_crit,其中g_crit是常量.将这组最低k值表示为k_low;我发现我可以很好地做到这一点

k_low = np.argmax(Gamma > g_crit, axis=1)

还有另一个数组lev,levs.shape =(7,),也对应于z维度.我最终试图创建数组levs_low,使得levs_low.shape =(20,90,144)和levs_low [l,j,i] = levs [k_low [l,j,i]].我坚持这一步.有什么想法吗？谢谢.

最佳答案 这应该做的伎俩：

levs_low=levs[k_low]

>>> Gamma=np.random.rand(20,7,90,144)
>>> k_low = np.argmax(Gamma > .3, axis=1)
>>> levs=np.random.rand(7)
>>> levs_low=levs[k_low]
>>> levs_low.shape
(20, 90, 144)

举个小例子：

>>> g=np.random.randint(0,5,(4,4))
>>> g
array([[2, 0, 2, 2],
       [2, 0, 1, 0],
       [3, 3, 0, 3],
       [3, 0, 4, 4]])
>>> k=np.arange(5)*-1
>>> k
array([ 0, -1, -2, -3, -4])
>>> k[g]   #Uses indices of g to select values from k. Also same as np.take(k,g)
array([[-2,  0, -2, -2],
       [-2,  0, -1,  0],
       [-3, -3,  0, -3],
       [-3,  0, -4, -4]])

@Saullo Castro的回答很有意思.奇怪的是,花式索引和np.take之间的时间差异会有~5倍.

%timeit levs[k_low]
100 loops, best of 3: 2.3 ms per loop

%timeit np.take( levs, k_low )
1000 loops, best of 3: 439 us per loop

In [33]: np.all(levs[k_low]==np.take(levs,k_low))
Out[33]: True
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