(n-1) 次元配列を使用して多次元配列にアクセスするにはどうすればよいですか?

(n-1) 次元配列を使用した多次元配列へのアクセス: 総合ガイド

多次元配列の領域では、興味深い問題が発生します。課題: 特定の次元に沿った (n-1) 次元配列を含む n 次元配列にアクセスすること。このパズルは、数多くのデータ サイエンティストやプログラマーを同様に魅了しました。

問題: 多次元配列の分析

数値が分散された 3 次元配列 a を想像してください。 3つの軸にわたって。ここで、与えられた次元、たとえば最初の次元に沿って最大値を抽出したいという揺るぎない欲求を抱いているとします。まさにその次元に沿って最大値のインデックスを保持する (n-1) 次元配列 idx を使用して、これをどのように達成できるでしょうか?

解決策 1: 高度なインデックス作成の力を解き放つ

高度なインデックス作成の力を利用して、ジレンマの解決策を思いつくことができます。 numpy のグリッド関数を活用することで、インデックスを作成しようとする次元を除いて、 a の各次元の形状にわたる座標を巧みに生成できます。この操作により、a.max(axis=0) を通じて抽出されたかのように a の最大値にアクセスできるようになります。

<code class="python">m, n = a.shape[1:]
I, J = np.ogrid[:m, :n]
a_max_values = a[idx, I, J]</code>

解決策 2: 大衆向けの一般的なアプローチ

より一般化されたソリューションを求める人のために、argmax_to_max を紹介します。この独創的な関数により、argmax と arr から arr.max(axis) の動作を簡単に複製できるようになります。そのエレガントなデザインにより、複雑な策略によるインデックス処理タスクが簡素化されます。

<code class="python">def argmax_to_max(arr, argmax, axis):
    new_shape = list(arr.shape)
    del new_shape[axis]

    grid = np.ogrid[tuple(map(slice, new_shape))]
    grid.insert(axis, argmax)

    return arr[tuple(grid)]</code>

多次元配列のインデックス作成: 微妙な点を明らかにします

最大値の抽出を超えて、多次元配列にアクセスします(n-1) 次元配列では、別の興味深い課題が生じます。配列の形状を (n-1) 次元のグリッドに分解することにより、all_idx は、インデックスで指定された要素値のシームレスな取得を容易にします。

<code class="python">def all_idx(idx, axis):
    grid = np.ogrid[tuple(map(slice, idx.shape))]
    grid.insert(axis, idx)
    return tuple(grid)</code>

このインデックスマングリング技術の武器を活用すると、知的財産を手に入れることができます。データ ラングリングの冒険において (n-1) 次元配列を含む多次元配列にアクセスするという課題を克服するための資本。それがあなたに勝利と悟りをもたらしますように!

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