我正在嘗試根據第二個 numpy 向量中的值對 numpy 矩陣中每行的特定索引求和。例如，在影像中，有矩陣 A 和索引向量 inds。這里我想總結一下：
A[0, inds[0]] A[1, inds[1]] A[2, inds[2]] A[3, inds[3]]
我目前正在使用 python for 回圈，使代碼很慢。有沒有辦法使用矢量化來做到這一點？謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
是的，numpy 的魔法索引可以做到這一點。只需為第一個維度生成 arange并為第二個維度使用您的坐標：
import numpy as np
x1 = np.array( [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] )
print(x1[ [0,1,2,3],[2,0,3,1] ].sum())
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