別の配列の2番目のdimのインデックスとしてnumpy配列を使用していますか？

Question

例えば

、私は2つのnumpyのアレイ、

A = np.array(
    [[0,1], 
    [2,3], 
    [4,5]]) 
B = np.array(
    [[1], 
    [0], 
    [1]], dtype='int') 

を有し、IはAの各行からの1つの要素を抽出すると、その要素はBによって索引付けされるので、私は以下の結果たい：

C = np.array(
    [[1], 
    [2], 
    [5]]) 

を

A[:, B.ravel()]を試しましたが、私が欲しいのではなく、Bを放送します。また、np.takeを見て、私の問題に適切な解決策ではないようです。

しかし、私は、Aを転置によって

np.choose(B.ravel(), A.T) 

が、他のよりよい解決策をnp.chooseを使用することができますか？

Answer 1

を使うことができNumPy's purely integer array indexing -

A[np.arange(A.shape[0]),B.ravel()] 

サンプル実行 -

In [57]: A 
Out[57]: 
array([[0, 1], 
     [2, 3], 
     [4, 5]]) 

In [58]: B 
Out[58]: 
array([[1], 
     [0], 
     [1]]) 

In [59]: A[np.arange(A.shape[0]),B.ravel()] 
Out[59]: array([1, 2, 5]) 

Bが1D配列またはそのような列のインデックスのリストであるならば、あなたは、単に平坦化操作をスキップすることができることに注意してください.ravel()。

サンプル実行 -

In [186]: A 
Out[186]: 
array([[0, 1], 
     [2, 3], 
     [4, 5]]) 

In [187]: B 
Out[187]: [1, 0, 1] 

In [188]: A[np.arange(A.shape[0]),B] 
Out[188]: array([1, 2, 5]) 

Answer 2

C = np.array([A[i][j] for i,j in enumerate(B)])