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在numpy中,什么是take的多维等价物

numpy python

Gordon Wrigley · 技术社区 · 14 年前

def build_tree_base(blocks, x, y, z):
   indicies = [
        (x  ,z  ,y  ),
        (x  ,z+1,y  ),
        (x  ,z  ,y+1),
        (x  ,z+1,y+1),
        (x+1,z  ,y  ),
        (x+1,z+1,y  ),
        (x+1,z  ,y+1),
        (x+1,z+1,y+1),
    ]
    children = [blocks[i] for i in indicies]
    return Node(children=children)

其中blocks是一个三维numpy数组。

我想做的是用numpy.拿着然而,take似乎只处理一维索引。有没有像take这样的方法可以用于多维索引?

我也知道你可以用转置,切片,然后再整形来完成,但那很慢,所以我在找一个更好的选择。

2 回复 | 直到 14 年前

denis 14 年前

flat ?

import numpy as np
blocks = np.arange(2*3*4.).reshape((2,3,4))
i,j,k = 0,1,2
print [x for x in blocks[i:i+2, j:j+2, k:k+2].flat]

( 平的 是一个迭代器;像这样展开它,或者用 np.fromiter() ,

Joe Kington 14 年前

def build_tree_base(blocks, x, y, z):
    idx = [x, x, x, x, x+1, x+1, x+1, x+1]
    idz = [z, z+1, z, z+1, z, z+1, z, z+1]
    idy = [y, y, y+1, y+1, y, y, y+1, y+1]
    children = blocks[idx, idz, idy]
    return Node(children=children)

编辑:我应该指出,这(或任何其他 "fancy" indexing )将返回一个副本,而不是原始数组中的视图。。。

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