如何使用高級 Numpy 索引高效滾動矩陣行？

使用Numpy 高級索引進行高效矩陣行滾動

問題陳述：

給定一個矩陣和一個滾動值：

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

r = np.array([2, 0, -1])

expected_result = np.array([np.roll(row, x) for row,x in zip(A, r)])

# [[0 0 4]
#  [1 2 3]
#  [0 5 0]]

給定一個矩陣和一個滾動值：

給定一個矩陣和一個滾動值：

<code class="python">import numpy as np

rows, column_indices = np.ogrid[:A.shape[0], :A.shape[1]]

# Ensure negative shift to keep column_indices valid
r[r < 0] += A.shape[1]
column_indices = column_indices - r[:, np.newaxis]

result = A[rows, column_indices]</code>

給定一個矩陣和一個滾動值：

給定一個矩陣和一個滾動值數組，任務是根據對應的滾動值獨立滾動矩陣的每一行。例如：

• 使用Numpy 高階索引的解：
• 獨立捲動矩陣行的有效方法是利用Numpy 的高階索引功能：

解釋：

使用np.ogrid 建立索引網格，表示矩陣的行和列。 調整捲動值以確保負移位，從而產生有效的列索引。 從列索引網格中減去滾動值，沿行廣播滾動值。 使用進階索引檢索滾動值原始矩陣 A 中的元素。 這種方法允許高效且簡潔的行滾動，繞過顯式 for 迴圈並利用 Numpy 強大的向量化運算。是否為最快的方法取決於陣列尺寸和特定的系統配置。

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