Utilisation de l'indexation de tableaux d'entiers pour extraire des éléments basés sur des indices de tableaux secondaires

Dans le scénario donné, l'objectif est de récupérer des éléments spécifiques d'un tableau A utilisant des indices spécifiés dans un deuxième tableau B. Au lieu de s'appuyer sur np.take ou np.choose, une approche plus simple consiste à utiliser l'indexation de tableau d'entiers de NumPy :

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

Voici comment ce code obtient le résultat souhaité :

• np.arange(A.shape[0]) crée un tableau de indices de 0 à (A.shape[0] - 1), représentant les lignes de A.
• B.ravel() aplatit B en un tableau unidimensionnel, garantissant qu'il a le même nombre d'éléments sous forme de lignes dans A.
• L'opération d'indexation A[...] récupère les éléments de A en utilisant les indices de ligne et les indices de colonne de B.

Cette approche est particulièrement utile lorsque B est un tableau 1D ou une liste d'indices de colonnes. En sautant l'opération d'aplatissement, le code devient encore plus simple :

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

Exemple :

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]