Utilización de indexación de matrices enteras para extraer elementos basados ​​en índices de matrices secundarias

En el escenario dado, el objetivo es recuperar elementos específicos de un matriz A usando índices especificados en una segunda matriz B. En lugar de confiar en np.take o np.choose, un enfoque más sencillo es emplear la indexación de matriz de enteros de NumPy:

A[np.arange(A.shape[0]),B.ravel()]

Así es como este código logra el resultado deseado:

• np.arange(A.shape[0]) crea una matriz de índices de 0 a (A.shape[0] - 1), que representan las filas de A.
• B.ravel() aplana B en una matriz unidimensional, asegurando que tenga la misma cantidad de elementos como filas en A.
• La operación de indexación A[...] recupera elementos de A utilizando los índices de fila y los índices de columna de B.

Este enfoque es particularmente útil cuando B es una matriz 1D o una lista de índices de columnas. Al omitir la operación de aplanamiento, el código se vuelve aún más simple:

A[np.arange(A.shape[0]),B]

Ejemplo:

A = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
B = np.array([1, 0, 1])

result = A[np.arange(A.shape[0]), B]

print(result)
# Output: [1, 2, 5]