고급 NumPy 기술을 사용하여 배열을 효율적으로 인덱싱하는 방법은 무엇입니까?

고급 NumPy 기술을 사용한 배열 인덱싱

다양한 계산 시나리오에서는 다른 배열의 값을 기반으로 한 배열을 인덱싱해야 합니다. 임의의 값을 포함하는 A와 인덱스를 포함하는 B라는 두 개의 행렬이 있는 예를 생각해 보세요. 목표는 B의 인덱스에 따라 A에서 값을 선택하는 것입니다.

이를 달성하기 위해 NumPy는 다양한 인덱싱 방법을 제공합니다.

1. 고급 인덱싱:

A[np.arange(A.shape[0])[:, None], B]

이 인덱싱 접근 방식은 np.arange를 사용하여 새 배열을 초기화하여 각 행에 대한 열 인덱스를 생성합니다. 그런 다음 이 행 인덱스를 첫 번째 차원으로 사용하고 B의 값을 두 번째 차원으로 사용하여 A.

2에서 값을 추출합니다. 선형 인덱싱:

m, n = A.shape
out = np.take(A, B + n * np.arange(m)[:, None])

또는 선형 인덱싱을 사용할 수 있습니다. 여기서 m 및 n은 A의 모양을 나타냅니다. . np.take를 사용하여 결합된 배열 B과 n을 np.arange의 행 인덱스와 곱하여 생성된 인덱스 오프셋을 기반으로 요소를 선택합니다. .

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