Массив логических индексов через массив логических индексов без цикла

Question

Я хочу индексировать массив с помощью логической маски через несколько логических массивов без цикла.

Это то, чего я хочу достичь, но без цикла и только с помощью numpy.

import numpy as np
a = np.array([[0, 1],[2, 3]])
b = np.array([[[1, 0], [1, 0]], [[0, 0], [1, 1]]], dtype=bool)

r = []
for x in b:
    print(a[x])
    r.extend(a[x])

# => array([0, 2])
# => array([2, 3])

print(r)
# => [0, 2, 2, 3]

# what I would like to do is something like this
r = some_fancy_indexing_magic_with_b_and_a
print(r)
# => [0, 2, 2, 3]

Answer 1

Подход № 1

Просто передайте a в b' s форму с np.broadcast_to, а затем замаскируйте ее с b -

In [15]: np.broadcast_to(a,b.shape)[b]
Out[15]: array([0, 2, 2, 3])

Подход № 2

Другой будет получать все индексы и mod с размером a, который также будетразмер каждого 2D блока в b с последующим индексированием в уплощенный a -

a.ravel()[np.flatnonzero(b)%a.size]

Подход № 3

На тех же строках, что иПриложение № 2, но с сохранением формата 2D и использованием ненулевых индексов по двум последним осям b -

_,r,c = np.nonzero(b)
out = a[r,c]

---

Синхронизация на больших массивах (данные формы выборки увеличиваются на100x) -

In [50]: np.random.seed(0)
    ...: a = np.random.rand(200,200)
    ...: b = np.random.rand(200,200,200)>0.5

In [51]: %timeit np.broadcast_to(a,b.shape)[b]
45.5 ms ± 381 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [52]: %timeit a.ravel()[np.flatnonzero(b)%a.size]
94.6 ms ± 1.64 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [53]: %%timeit
    ...: _,r,c = np.nonzero(b)
    ...: out = a[r,c]
128 ms ± 1.46 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)