Python：从 3d numpy 数组中的 2d 数组访问保存的点

debugcn 发表于 Dev

严重程度

我有一个 2d numpy array(shape(y,x)=601,1200)和一个 3d numpy array (shape(z,y,x)=137,601,1200)。

在我的 2d 数组中，我保存了现在想要从 3d 数组访问的z值，并将y, x其保存到新的 2d 数组中。

我尝试了这样的事情但没有成功。

levels = array2d.reshape(-1)
y = np.arange(601)
x = np.arange(1200)
newArray2d=oldArray3d[levels,y,x]

IndexError：形状不匹配：索引数组无法与形状一起广播 (721200,) (601,) (1200,)

我不想尝试使用循环的东西，那么有没有更快的方法？

源泉

这是您拥有的数据：

x_len = 12     # In your case, 1200
y_len = 6      # In your case, 601
z_len = 3      # In your case, 137

import numpy as np
my2d = np.random.randint(0,z_len,(y_len,x_len))
my3d = np.random.randint(0,5,(z_len,y_len,x_len))

这是构建新二维数组的一种方法：

yindices,xindices = np.indices(my2d.shape)
new2d = my3d[my2d[:], yindices, xindices]

笔记：

我们正在使用整数高级索引。
这意味着我们my3d用 3 个整数索引数组索引 3d 数组。
有关整数数组索引如何工作的更多解释，请参阅我在另一个问题上的回答
在您的尝试中，没有必要使用重塑您的 2d reshape(-1)，因为我们传递的整数索引数组的形状（在任何广播之后）将成为生成的 2d 数组的形状。
此外，在您的尝试中，您的第二个和第三个索引数组需要具有相反的方向。也就是说，它们必须是形状(y_len,1)和(1, x_len)。注意的不同位置1。这确保这两个索引数组将被广播