有人知道如何在Python中从多维数组中提取列吗?
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尽管使用zip(*iterable)来转置一个嵌套列表，如果嵌套列表的长度不同，你也可以使用以下方法:
map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])
结果:
[(1, 4, 6), (2, 5, None), (3, None, None)]
第一列如下:
map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])[0]
#>(1, 4, 6)
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尽管使用zip(*iterable)来转置一个嵌套列表，如果嵌套列表的长度不同，你也可以使用以下方法:
map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])
结果:
[(1, 4, 6), (2, 5, None), (3, None, None)]
第一列如下:
map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])[0]
#>(1, 4, 6)
假设我们有nxm矩阵(n行m列)5行4列
matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]
要在python中提取列，我们可以像这样使用列表推导式
[ [row[i] for row in matrix] for in range(4) ]
你可以用矩阵的列数来替换4。 结果是
,10,14,18,5,9,13,17 [[1], [2], [3,7,11,15,19], [4,8,12,16,20]]
点击这里查看详情！
a = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
a2 = zip(*a)
a2[0]
它和上面的是一样的，只是它更整洁一些 zip可以完成这项工作，但需要单个数组作为参数，*a语法将多维数组解压缩为单个数组参数
[matrix[i][column] for i in range(len(matrix))]
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]]))
