给定一系列对应关系,我想在一个数组中有一些数据要映射到另一个数组：

> originaldata是一个numpy二维数组,
> targetdata是另一个numpy 2D数组,
> mapping是一个在位置之间进行映射的数组,因此映射[x,y]给出了一对坐标,其中targetdata [x,y]的数据来自originaldata.

到目前为止,我做了这样的事情：

for (x,y) in ALLTHEPOINTS:
    targetdata[x,y]=originaldata[mapping[x,y][0],mapping[x,y][1]]

……我怀疑这是非常低效的.

有没有办法对此进行矢量化？或者是否有任何numpy函数来解决这种类型的操作？

解决方法:

这就是花哨的索引：

targetdata = originaldata[mapping[..., 0], mapping[..., 1]]

举个简单的例子：

>>> original_data = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> original_data
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> mapping = np.array([[[1,0], [1, 1], [1, 2]],   # swap rows and reverse
...                     [[0, 2], [0, 1], [0, 0]]]) # the second one
>>> original_data[mapping[..., 0], mapping[..., 1]]
array([[3, 4, 5],
       [2, 1, 0]])