从nd点列表中获取Numpy ndarray值

Question

如何从包含n-D点坐标的列表中尽可能有效地获得ndarray的值。

这里是3D的实现：

1    arr = np.array([[[0, 1]]])
2    points = [[0, 0, 1], [0, 0, 0]]
3    values = []
4    for point in points:
5        x, y, z = point
6        value.append(arr[x, y, z])
7     # values -> [1, 0]

如果这是不可能的，是否有一种将第5-6行概括为nD的方法？

Answer 1

基于用于索引的Numpy文档，您可以很容易地做到这一点，只要使用元组而不是列表：

arr = np.array([[[0, 1]]])
points = [(0, 0, 1), (0, 0, 0)]
values = []
for point in points:
    value.append(arr[point])

# values -> [1, 0]

这与所涉及的Numpy阵列的维数无关。

奖励:除了附加到列表之外，还可以使用Python函数直接提取范围：

arr = np.array([[[0, 1]]])
points = (0, 0, slice(2) )

vals = arr[points]
# --> [0 1] (a Numpy array!)

Answer 2

我相信有办法来实现这一点使用花哨的索引。下面是一种不使用for-循环的方法：

arr = np.array([[[0, 1]]])
points = np.array([[0, 0, 1], [0, 0, 0]])
x,y,z = np.split(points, 3, axis=1)
arr[x,y,z]

产出(值)：

array([[1],
       [0]])

或者，您可以按照注释中的建议使用元组解压：

arr[(*points.T,)]

产出：

array([1, 0])