有人知道如何在Python中从多维数组中提取列吗?


当前回答

如果你想抓取多个列,可以使用slice:

 a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
    print(a[:, [1, 2]])
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]

其他回答

只要使用转置(),就可以像求行一样简单地求列

matrix=np.array(originalMatrix).transpose()
print matrix[NumberOfColumns]

我更喜欢下一个提示: 将矩阵命名为matrix_a并使用column_number,例如:

import numpy as np
matrix_a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
column_number=2

# you can get the row from transposed matrix - it will be a column:
col=matrix_a.transpose()[column_number]

如果你想抓取多个列,可以使用slice:

 a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
    print(a[:, [1, 2]])
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]

嗯,有点晚了……

如果性能很重要,你的数据是矩形的,你也可以将它存储在一维中,并通过常规切片访问列,例如. ...

A = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]     #< assume this 4x2-matrix
B = reduce( operator.add, A ) #< get it one-dimensional

def column1d( matrix, dimX, colIdx ):
  return matrix[colIdx::dimX]

def row1d( matrix, dimX, rowIdx ):
  return matrix[rowIdx:rowIdx+dimX] 

>>> column1d( B, 4, 1 )
[2, 6]
>>> row1d( B, 4, 1 )
[2, 3, 4, 5]

巧妙的是,这真的很快。然而,负索引在这里不起作用!所以你不能通过索引-1访问最后一列或最后一行。

如果您需要负索引,您可以稍微调整访问函数,例如。

def column1d( matrix, dimX, colIdx ):
  return matrix[colIdx % dimX::dimX]

def row1d( matrix, dimX, dimY, rowIdx ):
  rowIdx = (rowIdx % dimY) * dimX
  return matrix[rowIdx:rowIdx+dimX]

你也可以用这个:

values = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
values[...,0] # first column
#[1,4]

注意:这对于内置数组和未对齐的数组无效(例如np.array([[1,2,3],[4,5,6,7]]))