У меня есть 4-мерный массив, т.е. data.shape = (20,30,33,288). Я нахожу индекс ближайшего массива к n, используя
index = abs(data - n).argmin(axis = 1), so
index.shape = (20,33,288) with the indices varying.
Я хотел бы использовать data[index] = "values" с values.shape = (20,33,288), но data[index] возвращает индекс ошибки (8) вне диапазона (0 <= index < 1) в размере 0 "или эта операция занимает относительно длинную время для вычисления и возвращает матрицу с формой, которая, по-видимому, не имеет смысла.
Как мне вернуть массив правильных значений? то есть.,
data[index] = "values" with values.shape = (20,33,288)
Это кажется простой проблемой, есть ли простой ответ?
В конечном итоге мне захочется найти index2 = abs(data - n2).argmin(axis = 1), поэтому я могу выполнить операцию, например, суммировать данные по индексу с данными в index2 без перебора переменных. Возможно ли это?
Я использую python2.7 и numpy версии 1.5.1.
