通过列向量对矩阵进行索引

我有一个大小为mxn的矩阵M和mx为1的列向量。对于m行中的每一行，我需要拾取对应于列向量中的值的索引减1。因此，给我答案mx 1.我该怎么做？通过列向量对矩阵进行索引

zb=a1.a3[np.arange(a1.z3.shape[0]),a1.train_labels-1] 

zb.shape 
Out[72]: (4000, 4000) 

a1.z3.shape 
Out[73]: (4000, 26) 

a1.train_labels.shape 
Out[74]: (4000, 1) 

a1.train_labels.head() 
Out[75]: 
     22 
1618 25 
2330 1 
1651 17 
133 17 
2360 5 


#my column vector a1.train_labels is shuffled. I don't want to unshuffle it.

来源

2016-09-17 Abhishek Bhatia

如果你的二维数组是中号和指数一维数组v，那么你可以使用

M[np.arange(len(v)), v - 1]

例如：

In [14]: M = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 

In [15]: v = np.array([2, 1]) 

In [16]: M[np.arange(len(v)), v - 1] 
Out[16]: array([2, 3])

来源

2016-09-17 16:17:31

它不能作为工作在我的例子中显示。尝试洗牌列向量'random_perm = np.random.permutation（data_size）train_labels = train_labels.iloc [random_perm]' –

@AbhishekBhatia在我的例子它使用'np.random.permutation'后，所以我认为问题是在哪里你正在把这些东西变成'numpy'数组（从那里看起来工作起来）。你可以发布你正在得到的确切的错误信息，还是一些最小的独立示例？（最好是两者）。 –

通过列向量对矩阵进行索引

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