NumPy中如何将一个数组作为多维索引查询另一数组的值

你需要使用 NumPy 的高级索引机制，把索引数组G按列拆分，分别对应gamma的三个维度传入即可。

最简实现 #

直接按列切分G作为各维度的索引：

>>> gamma[G[:,0], G[:,1], G[:,2]]
array([16, 14])

通用写法（适配任意维度） #

如果目标数组维度和G的列数一致，不需要手动逐列切片，直接转置G后转元组传入即可，适配高维场景：

>>> gamma[tuple(G.T)]
array([16, 14])

之前写法错误原因 #

• 直接写gamma[G]时，NumPy 会把整个G作为*第一个维度（axis=0）*的索引数组，返回形状为(2, 3, 3, 3)的结果，和预期逻辑完全不符。
• np.take(gamma, G)默认同样仅在第一个维度上取值，和gamma[G]逻辑一致，无法匹配多维度索引的需求。

逻辑验证 #

G是2行3列的数组，转置后得到3行2列的数组，每一行对应一个维度的索引序列：

>>> G.T
array([[1, 1],
       [2, 1],
       [0, 1]])

三个维度的索引按位置配对后就是(1,2,0)和(1,1,1)，刚好对应你要取的gamma[1,2,0]=16、gamma[1,1,1]=14，结果完全匹配预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nalzok