Индекс Numpy для получения значений 2 dim в зависимости от 1 dim

Question

У меня есть двумерный массив, как

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 получать значения 2-го dim в зависимости от 1-го dim. Например, я хочу, чтобы последнее значение первой строки, среднее значение второй строки и первое значение третьей и четвертой строки, чтобы результат был [3 3 3 4].

Могу ли я управлять этим напрямую с помощью индексирования numpy? до сих пор все мои усилия потерпели неудачу, но я не утверждаю, что мог бы полностью обернуть голову вокруг всех механизмов индексации.

Answer 1

Вы можете использовать списки и передавать их оператору среза, например:

a[[0,1,2,3],[2,1,0,0]]
> array([3, 3, 3, 4])

Единственное, что вы должны иметь в виду, это то, что оба списка должны иметь одинаковую длину. Затем происходит то, что интерпретатор объединяет элементы обоих списков и извлекает соответствующие элементы.

Answer 2

Сначала я «отразил» массив, затем я взял диагональ и соединил с тем, что осталось под последним элементом диагонали. Это то, что вам нужно?

Если вы хотите еще больше настроить документацию 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])
>>>