如何使用另一个数组的索引从 2D NumPy 数组中提取元素？

使用另一个数组中的索引从二维数组中提取元素

在 NumPy 中，有时需要从多维数组中提取特定元素基于存储在另一个数组中的索引。在处理稀疏矩阵或索引选择等数据结构时，经常会出现这种情况。

问题：

考虑两个 NumPy 数组：

目标是从 A 的每一行中提取一个元素，其中特定元素由 B 相应行中的索引指定。预期输出应为：

解决方案：

1。纯整数数组索引：

此方法涉及使用 NumPy 的整数数组索引功能。它生成与 A 的行相对应的一系列索引，并将其与展平的 B 数组组合以选择适当的元素。

2.转置和 np.choose：

在这种替代方法中，您转置 A 以匹配 B 的形状，然后使用 np.choose 基于展平的 B 数组选择所需的元素。

3。可迭代解包（Python >=3.6）：

此方法使用可迭代解包将 A 转换为行列表，然后根据 B 中的索引迭代 A 的行以得到提取所需的元素。

4.列表推导式和广播：

列表推导式可用于通过迭代 A 和 B 的元素并执行逐元素选择来创建新数组。

5.花式索引 (NumPy >=1.18)：

花式索引允许更高效、更紧凑的索引操作。在这种情况下，它创建一个具有行索引和 B 索引的 2D 数组，可用于从 A 中选择所需的元素。

最合适的解决方案取决于任务的具体要求和约束，例如效率、可读性以及与旧版本 NumPy 的兼容性。

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