Numpy多维索引

7nbnzgx9  于 2023-04-12  发布在  其他
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我有两个numpy数组-arr 1和arr 2。arr 2包含arr 1的索引值。arr 1的形状是(100,8,96,192),arr 2的形状是(8,96,192)。我想做的是用arr 2索引arr 1,然后再得到20点。
对于上下文,arr 1是time x model x lat x lon,arr 2中的所有索引值都对应于arr 1数组中的一个时间点。我想在arr 2中的时间点获得arr 1值,然后在那之后的20个点。
样本数据

arr1 = np.random.rand(*(100, 8, 96, 192))
arr2 = np.random.randint(low=0, high=80,size=(8, 96, 192))
in: print(arr1)

out: array([[[[0.61718651, 0.24426295, 0.9165573 , ..., 0.24155022,
          0.22327592, 0.9533857 ],
         [0.21922781, 0.87948651, 0.926359  , ..., 0.64281931,
         ...,
         [0.09342961, 0.29533331, 0.11398662, ..., 0.36239606,
          0.40228814, 0.87284515]]]])
in: print(arr2)

out: array([[[22,  5, 64, ...,  0, 37,  6],
        [71, 48, 33, ...,  8, 38, 32],
        [15, 41, 61, ..., 56, 32, 48],
        ...,
        ...,
        [66, 31, 32, ...,  0, 10,  6],
        [ 9, 28, 72, ..., 71, 29, 34],
        [65, 22, 50, ..., 58, 49, 35]]])
b0zn9rqh

b0zn9rqh1#

从评论中推断;您可以通过混合高级索引和broadcasting在一个操作中完成此操作:

import numpy as np

arr1 = np.random.rand(100, 8, 96, 192)
arr2 = np.random.randint(low=0, high=80, size=(8, 96, 192))

H, I, J, K = np.indices((20, 8, 96, 192), sparse=True)

out = arr1[H + arr2, I, J, K].mean(axis=0)

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