Питонический способ извлечения фрагмента из 3D-массива в соответствии с маской

У меня есть массив MxNxD I, а также двоичная маска MxN M.

Предположим, что в M есть k 1. Я хочу извлечь массив kxD, который содержит все векторы длины D, соответствующие 1 в маске.

Я могу получить индексы этих векторов в I, вызвав numpy.nonzero (), но я не могу найти хороший компактный способ получить свой срез без ужасных циклов.

Любая помощь будет высоко ценится.

python arrays numpy indexing

02.05.2018 07:30

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Думаю, это то, что вам нужно:

In [283]: A = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [284]: M = np.array([[1,0,1],[0,1,0]],dtype=bool)
In [285]: A
Out[285]: 
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
In [286]: M
Out[286]: 
array([[ True, False,  True],
       [False,  True, False]])
In [287]: I,J = np.nonzero(M)
In [288]: I,J
Out[288]: (array([0, 0, 1]), array([0, 2, 1]))
In [289]: A[I,J,:]
Out[289]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [16, 17, 18, 19]])

Поскольку M маскирует исходные размеры, его можно упростить до