더 적은 차원으로 다차원 배열에 액세스하는 방법은 무엇입니까?

더 적은 차원으로 다차원 배열에 액세스

a 및 (n-1)차원과 같은 n차원 배열을 고려합니다. 배열, idx. 주어진 차원에서 idx를 사용하여 액세스하려면 고급 인덱싱을 사용할 수 있습니다.

3차원 배열 a의 경우 다음과 같이 idx를 사용하여 첫 번째 차원의 최대값을 계산할 수 있습니다.

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

이 접근 방식은 임의 개수의 차원을 가진 배열에 대해 일반화될 수 있습니다.

<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>

n차원 배열을 (n-1)차원 배열로 인덱싱하려면 다음과 같은 그리드를 생성할 수 있습니다. 모든 축에 대한 인덱스:

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

이 그리드를 사용하여 입력 배열에 대한 인덱스를 생성할 수 있습니다.

<code class="python">a_max_values = a[all_idx(idx, axis=axis)]
b_max_values = b[all_idx(idx, axis=axis)]</code>

이 접근 방식은 더 적은 차원으로 다차원 배열에 액세스하기 위한 우아한 솔루션을 제공합니다.

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