numpyで2次元ブール配列を使用して行ごとに1次元配列から選択するにはどうすればよいですか？

Question

例を使ってこの質問を説明させてください：

import numpy

matrix = numpy.identity(5, dtype=bool) #Using identity as a convenient way to create an array with the invariant that there will only be one True value per row, the solution should apply to any array with this invariant
base = numpy.arange(5,30,5) #This could be any 1-d array, provided its length is the same as the length of axis=1 of matrix from above

result = numpy.array([ base[line] for line in matrix ])

result に目的の結果が保持されるようになりましたが、これを行うための明示的な反復を回避するnumpy固有のメソッドがあると確信しています。なに？

Answer 1

あなたの質問を正しく理解していれば、単純に行列乗算を使用できます：

result = numpy.dot(matrix, base)

結果があなたの例と同じ形状を持たなければならない場合は、単に形状を追加します：

result = numpy.dot(matrix, base).reshape((5,1))

行列が対称でない場合、ドットの順序に注意してください。

Answer 2

これを行う別のい方法を次に示します。

n.apply_along_axis(base.__getitem__, 0, matrix).reshape((5,1))

Answer 3

私の試み：

numpy.sum(matrix * base, axis=1)