Как использовать расширенную индексацию Numpy с сеткой для выбора определенных значений из многомерного массива? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть симуляция частиц, движущихся по сетке, созданная с помощью numpy.meshgrid, и я хочу определить расстояние от каждой точки сетки до ближайшей частицы. Я уже нашел ближайшие частицы и сохранил их в двухмерном массиве close, который имеет те же размеры, что и сетка, и содержит индекс частицы, ближайшей к соответствующей точке. У меня также есть трехмерный массив расстояний с размерами (количество сторон, размер x, размер y), в котором хранится расстояние каждой точки до каждой частицы.
Мне нужно выполнить расчеты. с расстоянием каждой точки до ближайшей частицы.
Я допустил ошибку, применив расширенную индексацию numpy, не до конца ее понимая. Я попробовал

Код: Выделить всё

distances[closest[0], closest[1]]

с целью вернуть матрицу расстояний до ближайших частиц. Это было быстро и дало правильную форму вывода, но это неправильно. Что я сделал не так?
На данный момент я исправил проблему с явными циклами for, но поскольку это находится в самом внутреннем цикле моего кода, я хотел бы лучше использовать скорость numpy. Этот код работает:

Код: Выделить всё

for x in range(0, xSize):
for y in range(0, ySize):
closestDistances[x, y] = distances[closest[x, y], x, y]

Заранее спасибо!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... s-from-a-m