[解決済み] NumPyの配列から特定の行と列を選択する

質問

どんなバカなことをやっているのか、ずっと考えていました。

私はNumPyを使っていて、私は特定の行インデックスと特定の列インデックスを持っていて、そこから選択したいのです。以下は私の問題の要点です。

import numpy as np

a = np.arange(20).reshape((5,4))
# array([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11],
#        [12, 13, 14, 15],
#        [16, 17, 18, 19]])

# If I select certain rows, it works
print a[[0, 1, 3], :]
# array([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [12, 13, 14, 15]])

# If I select certain rows and a single column, it works
print a[[0, 1, 3], 2]
# array([ 2,  6, 14])

# But if I select certain rows AND certain columns, it fails
print a[[0,1,3], [0,2]]
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

なぜこのようなことが起こるのでしょうか？確かに、1行目、2行目、4行目、および1列目と3列目を選択できるはずなのですが？私が期待している結果は

a[[0,1,3], [0,2]] => [[0,  2],
                      [4,  6],
                      [12, 14]]

どのように解決するのですか？

Fancy Indexingでは、各ディメンジョンのすべてのインデックスを提供する必要があります。最初の次元には 3 つのインデックスを提供し、2 番目の次元には 2 つだけ提供しているため、エラーが発生します。このようなことをしたいのです。

>>> a[[[0, 0], [1, 1], [3, 3]], [[0,2], [0,2], [0, 2]]]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

それはもちろん書くのが面倒なので、放送に助けてもらうといい。

>>> a[[[0], [1], [3]], [0, 2]]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

リストではなく、配列でインデックスを作成すると、より簡単に行うことができます。

>>> row_idx = np.array([0, 1, 3])
>>> col_idx = np.array([0, 2])
>>> a[row_idx[:, None], col_idx]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])