如何使用兩個索引清單對 2D NumPy 陣列進行索引，以及廣播問題的解決方案是什麼？

使用2 個索引清單對2D Numpy 陣列進行索引

在NumPy 中，有多種方法使用兩個索引來索引2D 數組索引列表，一個用於行，一個用於列。讓我們探索這些方法並解決廣播問題。

透過索引陣列使用廣播

要使用兩個索引陣列row_indices 和col_indices 索引2D 陣列x，您只需使用以下語法：

<code class="python">x_indexed = x[row_indices, col_indices]</code>

但是，如果row_indices 和col_indices 的形狀不相容廣播，則可能會遇到廣播錯誤。為了克服這個問題，您可以使用 np.ix 來處理廣播。

<code class="python">x_indexed = x[np.ix_(row_indices, col_indices)]</code>

使用布林遮罩

您也可以使用布林遮罩進行行和列選擇。建立兩個布林掩碼，row_mask 和 col_mask，其中 True 表示要選擇的元素。

然後，您可以使用以下語法：

<code class="python">x_indexed = x[row_mask, col_mask]</code>

範例：

給定x、row_indices 和col_indices：

<code class="python">x = np.random.randint(0, 10, size=(5, 8))
row_indices = [2, 1, 4]
col_indices = [3, 7]

# Using broadcasting with indexing arrays
x_indexed_broadcasting = x[np.ix_(row_indices, col_indices)]

# Using boolean masks
row_mask = np.array([False] * 5, dtype=bool)
row_mask[[2, 1, 4]] = True
col_mask = np.array([False] * 8, dtype=bool)
col_mask[[3, 7]] = True
x_indexed_masks = x[row_mask, col_mask]

print(x_indexed_broadcasting)
print(x_indexed_masks)</code>

輸出：

兩種方法產生相同的結果：

[[4 7]
 [7 7]
 [2 1]]

以上是如何使用兩個索引清單對 2D NumPy 陣列進行索引，以及廣播問題的解決方案是什麼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！