我正在使用不同的索引方法。我有以下工作示例：import numpy as npx = np.random.rand(321,321)a = range(0, 300)b = range(1, 301)mask = np.zeros(x.shape, dtype=bool)# a and b are lists mask[a, b] = Trueassert x[a, b].shape == x[mask].shape # passesassert np.isclose(np.sum(x[mask]), np.sum(x[a, b])) # passesassert np.allclose(x[mask], x[a, b]) # fails sometimes當我用一個不同x的項目嘗試它時，最后一個斷言失敗了。這是一個失敗的案例：import numpy as npx = np.random.rand(431,431)a = [0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3]b = [1, 0, 2, 4, 3, 1, 11, 2]mask = np.zeros(x.shape, dtype=bool)# a and b are lists mask[a, b] = Trueassert x[a, b].shape == x[mask].shape # passesassert np.isclose(np.sum(x[mask]), np.sum(x[a, b])) # passesassert np.allclose(x[mask], x[a, b]) # fails誰能解釋為什么會發生這個錯誤？我認為這是因為 mask 對 x 的索引與 (a,b) 不同，但不確定如何。我想這樣做是因為我想輕松獲得 x[~mask]
3 回答
九州編程
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您的示例的問題在于您如何定義a和b。如果您要打印出來x[a, b]并且x[mask]您會注意到第 5 個和第 6 個元素 onx[a, b]將與第 5 個和第 6 個值在x[mask]. 這樣做的原因是您將每個值設置mask為 True usinga和bto index 所以順序無關緊要，但您在斷言中使用a和b索引 x 所以順序很重要。當你做你的索引時，numpy 會a從你的矩陣中獲取每個值以從你的矩陣中獲取適當的行，并使用相同索引中的值b來索引到該行。舉例說明使用 3x8 數組：
a = [0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]
b = [1, 0, 2, 4, 3, 1, 7]
x = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]]
x[a, b] = [2, 9, 11, 13, 20, 18, 24]
mask[a, b] = [2, 9, 11, 13, 18, 20, 24]
解決此問題的一個好方法是首先定義a并b作為元組列表，首先按“a 值”對它們進行排序，然后按“b 值”對它們進行排序，然后從那里使用它們。這樣你就可以保證訂單。
當年話下
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x[a, b]從和x給定的順序中選擇元素。結果會排在前面。abx[a[i], b[i]]x[a[i+1], b[i+1]]
x[mask]通過mask以行優先順序迭代以查找True單元格，按給定的順序選擇元素。這只是相同的順序x[a, b]，如果zip(a, b)已按字典順序排序。
在您失敗的示例中，在and2, 3之前2, 1出現，但按行優先順序迭代會找到at before 。因此，have before ， while具有相反的那些元素。abmaskTrue2, 12, 3x[mask]x[2, 1]x[2, 3]x[a, b]
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