numpy np.take与布尔数组的行为

bq9c1y66 于 2023-10-19 发布在其他

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np.take是一个函数，它沿沿着轴从数组中取出元素。当有一个轴参数指定它的行为完全像“花式”索引（索引使用数组），但没有轴参数的数组a是扁平的，然后从这个数组的索引。然而，文档中没有给出任何关于boolean索引的内容，也没有说明布尔数组的行为：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take.html
代码如下：
输入：

a = np.array([2, 3])
b = np.array([[False,  True],
              [ True, False],
              [False,  True],
              [ True, False]])

a.take(b)

输出量：

array([[2, 3],
       [3, 2],
       [2, 3],
       [3, 2]])

在这个特定的代码中，当我们有一个[True，False]列并与[False，True]列保持相同时，输出是如何切换的？现在，当我尝试使用boolean索引时，我将索引作为boolean数组，我得到一个错误：
输入：

a = np.array([2, 3])
b = np.array([[False,  True],
              [ True, False],
              [False,  True],
              [ True, False]])

a[b]

输出量：

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-8b64b196a893> in <cell line: 7>()
      5               [ True, False]])
      6 
----> 7 a[b]

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误对我来说是有意义的，因为索引数组（b）有两个维度，而数组a只有一个维度。那么np.take在做什么呢，它只是切换每行中的列？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76947086/behavior-of-np-take-with-boolean-arrays

1条答案

按热度按时间

hgqdbh6s1#

在文档中，提到“如果索引不是一维的，输出也有这些维度"，因此输出将以索引的形式出现。
数组“B”中的True和False分别充当1和0，即索引1和0。所以如果我用这个值替换它，我会得到同样的输出。

import numpy as np
a = np.array([2, 3])
#b = np.array([[False,  True],
#              [ True, False],
#              [False,  True],
#              [ True, False]])
b = np.array([[0,  1],
              [ 1, 0],
              [0,  1],
              [ 1, 0]])              

c = a.take(b)
print(c)

输出

[[2 3]
 [3 2]
 [2 3]
 [3 2]]

如果在数组B中添加一个值，比如“3”，将得到“IndexError：索引3超出大小为2 '的轴0的界限。因为a的大小是2。

import numpy as np
a = np.array([2, 3])
b = np.array([[True,  True],
              [ False, 3]])              

c = a.take(b)
print(c)

输出

c = a.take(b)
IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 2

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