我如何在创建一个布尔数组的numpy中搜索数组每一行的索引值

如何解决我如何在创建一个布尔数组的numpy中搜索数组每一行的索引值

给出一个大小为MxN的数组和一个大小为Mx1的数组，我想计算一个MxN的布尔数组。

import numpy as np

M = 2
N = 3

a = np.random.rand(M,N) # The values doesn't matter
b = np.random.choice(a=N,size=(M,1),replace=True)
# b =
# array([[2],#        [1]])

# I found this way to compute the boolean array but I wonder if there's a fancier,elegant way

index_array = np.array([np.array(range(N)),]*M)
# Create an index array
# index_array = 
# array([[0,1,2],#        [0,2]])
#

boolean_array = index_array == b
# boolean_array =
# array([[False,False,True],#        [False,True,False]])
#

所以我想知道是否有一种更好的，Python式的方法

解决方法

您可以通过直接广播与单个1d范围的比较来简化操作：

M = 2
N = 3
a = np.random.rand(M,N) 
b = np.random.choice(a=N,size=(M,1),replace=True)

print(b)
array([[1],[2]])

b == np.arange(N)
array([[False,True,False],[False,False,True]])

---

通常，在这些情况下，广播很方便，因为它使我们不必创建形状兼容的数组来执行与其他数组的操作。对于生成的数组，我可能会改用以下内容：

np.broadcast_to(np.arange(N),(M,N))
array([[0,1,2],[0,2]])

尽管如前所述，NumPy使这里的生活更轻松，所以我们不必为此担心。