Индексация Numpy для получения значений 2-го затемнения в зависимости от 1-го затемнения
У меня есть массив 2d numpy, например
a = np.array([ [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5], [4,5,6] ])
[[1 2 3]
[2 3 4]
[3 4 5]
[4 5 6]]
С a[:,-1] я получаю список с последним значением 2-го затемнения: [3 4 5 6].
Но теперь, как я могу быть более гибким и получить значения 2-го затемнения в зависимости от 1-го затемнения. Например, мне нужно последнее значение первой строки, среднее значение второй строки и первое значение третьей и четвертой строк, чтобы результат был [3 3 3 4].
Могу ли я управлять этим напрямую, используя индексирование numpy? пока все мои усилия провалились, но я не утверждаю, что мог полностью осмыслить все механизмы индексации.
Ответы 2
Сначала я "зеркально отразил" массив, затем взял диагональ и соединил с тем, что осталось под последним элементом диагонали. Это то, что тебе надо?
Если вы хотите настроить еще больше, ознакомьтесь с документацией по диагонали, вы можете начать диагональ с любого элемента на первой оси.
>>> a
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5],
[4, 5, 6],
[5, 6, 7]])
>>> b = np.fliplr(a)
>>> np.concatenate((b.diagonal(), b[b.shape[1]:][:, -1]))
array([3, 3, 3, 4, 5])
>>>
Вы можете использовать списки и передавать их оператору нарезки, например:
a[[0,1,2,3],[2,1,0,0]]
> array([3, 3, 3, 4])
Единственное, что вы должны помнить, это то, что оба списка должны иметь одинаковую длину. Тогда происходит то, что интерпретатор объединяет элементы обоих списков и извлекает соответствующие элементы.
Круто, работает отлично. Я пробовал что-то вроде
a[:,[2,1,0,0]], но это не удалось из-за того, что я неправильно понимал индексацию / нарезку.