有人知道如何在Python中从多维数组中提取列吗?
当前回答
如果你喜欢map-reduce风格的python, itemgetter操作符也会有帮助,而不是列表推导式,为了一点变化!
# tested in 2.4
from operator import itemgetter
def column(matrix,i):
f = itemgetter(i)
return map(f,matrix)
M = [range(x,x+5) for x in range(10)]
assert column(M,1) == range(1,11)
其他回答
如果你有一个数组
a = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
然后像这样提取第一列:
[row[0] for row in a]
结果是这样的:
[1, 2, 3]
我认为你想从一个数组中提取一个列,比如下面的数组
import numpy as np
A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
现在如果你想要得到格式中的第三列
D=array[[3],
[7],
[11]]
然后你需要首先把数组变成一个矩阵
B=np.asmatrix(A)
C=B[:,2]
D=asarray(C)
现在你可以做基于元素的计算就像你在excel中做的一样。
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]
[matrix[i][column] for i in range(len(matrix))]
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]]