根据另一个numpy数组选择numpy数组中的行/列（性能）

Question

我有两个NumPy数组。在我的例子中，Y包含一个输出，P这个输出是正确的概率。行和列的形式是（outputs，noOfAnswers）或（probability，noOfAnswers）。因此，总的来说，产出要比无业者大得多。在

我选择关于P的两个最重要的结果：

chooseThem = np.argpartition(P,-2,axis=1)[:,-2:]

现在我想创建一个新的数组YP，其大小为（outputs，2），只包含chooseThem指定的值。对于for循环，这很简单，但是性能不好。在

下面是一些人工数组的“坏方法”示例：

^{pr2}$

有人建议快速创建这个新数组吗？

Answer 1

这适用于分割阵列

dex = np.array([np.arange(1000),np.arange(1000)]).T
YNew = Y[dex,biggest2]

进行一些测试（旧=循环方法新=索引方法）

1000行

^{pr2}$

100000行

%timeit new(Y,P,100000,biggest2)
100 loops, best of 3: 4.49 ms per loop

%timeit old(Y,P,100000,biggest2)
10 loops, best of 3: 89.4 ms per loop