python 如何把一个二维矩阵的元素根据另一个二维矩阵内的向量，做一次投影？
比如说一个二维矩阵img，size=N*M。一个向量矩阵f，size=N*M*2,每个元素为一个向量（x,y）要求生成一个新矩阵img[i][j]在新矩阵的位置是[x][...
比如说一个二维矩阵img，size= N*M。
一个向量矩阵f， size = N*M*2,每个元素为一个向量（x,y）
要求生成一个新矩阵
img[i][j]在新矩阵的位置是[x][y]=f[i][j]中存放的向量
直接输入img[f]貌似不能达到这个要求
不能用循环，因为那太慢了 展开
一个向量矩阵f， size = N*M*2,每个元素为一个向量（x,y）
要求生成一个新矩阵
img[i][j]在新矩阵的位置是[x][y]=f[i][j]中存放的向量
直接输入img[f]貌似不能达到这个要求
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1个回答
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# 例子
import numpy as np
data = np.array([[1,2,3,4,5],
[1,2,3,6,7],
[2,3,4,5,7],
[3,4,5,6,7],
[4,5,6,7,8]])
sorted_cols = []
for col_no in range(data.shape[1]):
sorted_cols.append(data[np.argsort(data[:,col_no])][:,col_no])
sorted_data = np.column_stack(sorted_cols)
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