我有一个矩阵（准确地说，是 2d numpy ndarray）：
A = np.array([[4, 0, 0],
[1, 2, 3],
[0, 0, 5]])
我想滚动每一行A根据另一个数组中的滚动值独立地：
r = np.array([2, 0, -1])
也就是说，我想这样做：
print np.array([np.roll(row, x) for row,x in zip(A, r)])
[[0 0 4]
[1 2 3]
[0 5 0]]
有没有办法有效地做到这一点？也许使用奇特的索引技巧？
您可以使用高级索引来完成此操作。它是否是最快的方法可能取决于数组的大小。例如，对于大行，这可能比其他方法慢。
rows, column_indices = np.ogrid[:A.shape[0], :A.shape[1]]
# Always use a negative shift, so that column_indices are valid.
# Alternative: r %= A.shape[1]
r[r < 0] += A.shape[1]
column_indices = column_indices - r[:, np.newaxis]
result = A[rows, column_indices]
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