关于python：使用其他数组切片numpy数组


Slice numpy array with other array

我试图提取一个numpy数组y的子集，该数组由x中包含的一组索引指定，但仍保留一些y的索引是免费的。举个具体的例子。让y有(10,10,10,3)的形状，x有(7,7,3)的形状。x的最后一个维度对应于y的前三个维度的指标信息。也就是说，我想要一个高效的切片操作，其结果与此相同：

1
2
3
for i in x.shape[0]:
    for j in x.shape[1]:
        z[i,j,:] = y[x[i,j,0],x[i,j,1],x[i,j,2],:]

理想情况下，无论x的维度数量如何，答案都是有效的。

一般情况下，y为N+1维，形状为(...,N)，x为Q+1维，形状为(...,N)，其结果与x相同。

其动机是从向量场中提取向量的子集。

这应该可以很好地工作：

1
y[x[..., 0], x[..., 1], x[..., 2]]

一般来说：

1
y[tuple(np.rollaxis(x, -1))]

号

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