Znajdź tablicę odpowiadającą minimalnym wartościom wzdłuż osi w innej macierzy.

Question

Mam dwie trójwymiarowe tablice, aib, i chcę znaleźć podtablę 2D b z elementami, w których a miał minimum wzdłuż trzeciej osi, tj.

a=n.random.rand(20).reshape((5,2,2)) 
b=n.arange(20).reshape((5,2,2)) 
c=n.argmin(a,2) #indices with minimal value of a 
d=n.zeros_like(c) #the array I want 
for i in range(5): 
    for j in range(2): 
    d[i,j] = b[i,j,c[i,j]] 

Czy istnieje sposób, aby uzyskać te wartości bez podwójnej pętli?

Jestem świadomy tej odpowiedzi: replace min value to another in numpy array ale jeśli chcę to do pracy dla moich tablic 3D musiałbym zrobić wiele operacji zmiany kształtu - i zastanawiam się, czy coś jest prostsze.

Answer 1

Oto podejście używając fancy-indexing -

m,n,r = b.shape 
d_out = b[np.arange(m)[:,None],np.arange(n),c] 

Answer 2

Oto Numpythonic sposób:

In [83]: x, y, z = a.shape 
In [84]: b[np.repeat(np.arange(x), y), np.tile(np.arange(y), x), c.ravel()].reshape(x, y) 

Tutaj np.repeat(np.arange(x), y) daje odpowiednie indeksy pierwszej osi.

In [86]: np.repeat(np.arange(x), y) 
Out[86]: array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) 

poda odpowiednie wskaźniki drugiej osi.

In [87]: np.tile(np.arange(y), x) 
Out[87]: array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]) 

I za trzecim można po prostu użyć spłaszczony kształt c.

In [88]: c.ravel() 
Out[88]: array([1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0]) 

Answer 3

Można użyć np.ogrid tworzyć siatkę o innych wymiarach:

x, y, z = arr.shape # assuming your array is named "arr" 
xyz = np.ogrid[0:x, 0:y] + [c] # c is your second axis index (the argmin) 
arr[xyz] 

Jeśli to nie jest ostatnia oś następnie można po prostu użyć insert ponieważ ogrid powraca normalny list pyton zawierającą indeksy.