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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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3回答

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Numpy for文を使わず行列内にあるインデックス値を元に別の行列の中から要素を取り出したい

hirohi_71

総合スコア1

NumPy

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投稿2023/01/26 12:40

編集2023/01/28 15:04

前提

機械学習の前処理としてNumpyで行列操作をしようとしています
3次元行列idxにインデックス値、3次元配列aに取り出したい数値が入っています

idxの形状は
データ数×1つのデータの中から取り出したい要素数×2(取り出したい要素がある座標のXとYの値)

aの形状は
データ数×Y方向の大きさ×X方向の大きさ

実現したいこと

現在以下のようにfor文を使って処理をしているのですが非常に時間がかかります
質問の為に簡略化をして以下のコードではループの数を3にしていますが、実際は数十万程度の回数ループを行います
これをFor文を使わない等の方法で高速化をする方法はありますでしょうか

ソースコード

python

1import numpy as np 2 3 4idx = np.array([[[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3]], 5 [[1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 3]], 6 [[2, 0], [2, 1], [2, 2], [2, 3]]]) 7 8a = np.arange(90).reshape(3,3,10) 9b = np.empty([3, 4]) 10for i in range(3): 11 b[i,:] = a[i, idx[i, :, 0], idx[i, :, 1]]

実行結果

idx [[[0 0] [0 1] [0 2] [0 3]] [[1 0] [1 1] [1 2] [1 3]] [[2 0] [2 1] [2 2] [2 3]]] ----------------------------------------- a [[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24 25 26 27 28 29]] [[30 31 32 33 34 35 36 37 38 39] [40 41 42 43 44 45 46 47 48 49] [50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]] [[60 61 62 63 64 65 66 67 68 69] [70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [80 81 82 83 84 85 86 87 88 89]]] ----------------------------------------- b [[ 0. 1. 2. 3.] [40. 41. 42. 43.] [80. 81. 82. 83.]]

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回答3

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python

1i = np.arange(idx.shape[0]).reshape(-1, 1) 2b = a[i, idx[:, :, 0], idx[:, :, 1]]

0次元目のインデックスはnumpy.arange で作れるのですが、他の次元とshapeを合わせる必要があるので、reshape します。
reshape で (3,) から (3, 1) に変換して、a[...] の処理のときにブロードキャストで (3, 4) になっています。

投稿2023/01/27 00:59

bsdfan

総合スコア4520

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0

import numpy as np idx = np.array([[[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3]], [[1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 3]], [[2, 0], [2, 1], [2, 2], [2, 3]]]) a = np.arange(90).reshape(3,3,10) b = np.empty([3, 4]) c = a[:, idx[:,:,0], idx[:,:,1]] for i in range(len(b)): b[i] = c[i][i] print(b) #[[ 0. 1. 2. 3.] #[40. 41. 42. 43.] #[80. 81. 82. 83.]]

投稿2023/01/26 13:13

meg_

総合スコア10577

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ベストアンサー

python

1b = np.diagonal(a[:, idx[..., 0], idx[..., 1]]).T 2print(b) 3 4# [[ 0 1 2 3] 5# [40 41 42 43] 6# [80 81 82 83]]

投稿2023/01/26 13:03

melian

総合スコア19618

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hirohi_71

2023/01/28 06:04

ありがとうございます
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