如何从NumPy三维数组中通过二维坐标列表提取元素？

首先需要明确：你提供的img和crds是Python列表，第一步要先转换成NumPy数组，才能利用NumPy的矢量化索引功能实现无循环提取。

实现代码 #

import numpy as np

# 将原始列表转为NumPy数组
img_np = np.array(img)
crds_np = np.array(crds)

# 提取指定坐标的元素：拆分坐标的行和列索引
result = img_np[crds_np[:, 0], crds_np[:, 1]]

print(result)

代码说明 #

• crds_np[:, 0]提取所有坐标的行索引（即[1, 2]），crds_np[:, 1]提取所有坐标的列索引（即[3, 2]）
• NumPy的高级索引支持用两个一维数组分别索引多维数组的前两个维度，会自动将对应位置的索引配对（(1,3)和(2,2)），直接提取每个配对位置的三维元素，最终得到你需要的形状为(2,3)的结果数组。

输出结果 #

[[ 99. 141. 153.]
 [121. 185. 158.]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Romeo Sierra