高级切片：给定一个索引列表，从一个 numpy 数组中挑选不同的元素

Question

我正在实施一个决策算法。在daily_choices数组中，每天有两种水果可供选择，例如：

daily_choices = np.array([['apple','orange'],['strawberry','orange'],['watermelon','apple']])

现在我有一个包含我每天要选择的水果的清单：

decision = [0,1,0] 

我知道一些基本的切片，例如daily_choices[:,0]，这意味着将第一列切出，并且daily_choices[:,1]意味着将第二列切出。

我想知道是否可以通过执行以下操作来切片第一行的第一列，第二行的第二列，第三行的第一列

预期结果

Input  =>  daily_choices[:,[0,1,0]]

Output =>  ['apple', 'orange', 'watermelon']

然而，它并没有给我想要的结果

我知道我可以通过使用zip和 for来达到我想要的结果loop

daily_decision

daily_decision = []

for choices, index in zip(daily_choices, decision):

    daily_decision.append(choices[index])

daily_decision

但我想知道是否可以在一行中完成。

Answer 1

使用列表理解choices = [['apple', 'orange'], ['strawberry', 'orange'], ['watermelon', 'apple']]decisions = [0, 1, 0] daily_decisions = [day[decision] for day, decision in zip(choices, decision)]print(daily_decisions)['苹果'，'橙色'，'西瓜']使用 numpy这也可以通过NumPys Integer Array Indexing解决：import numpy as npdaily_choices = np.array([['apple','orange'],['strawberry','orange'],['watermelon','apple']])decisions = [0, 1, 0]daily_decision = daily_choices[range(len(daily_choices)), decisions]print(daily_decision)['苹果'，'橙色'，'西瓜']

Answer 2

纯粹使用numpy：import numpy as npdaily_choices = np.array([['apple', 'orange'],['strawberry', 'orange'],['watermelon', 'apple']])decision = np.array([0, 1, 0])n_fruits = 2fruit_range = np.reshape(np.arange(n_fruits), (-1, n_fruits))indices = np.reshape(decision, (len(decision), 1)) == fruit_rangedaily_choices[indices]输出：array(['apple', 'orange', 'watermelon'], dtype='<U10')