有人知道如何在Python中从多维数组中提取列吗?
当前回答
您是否使用了NumPy数组?Python有array模块,但不支持多维数组。普通的Python列表也是一维的。
然而,如果你有一个简单的二维列表,像这样:
A = [[1,2,3,4],
[5,6,7,8]]
然后你可以像这样提取一个列:
def column(matrix, i):
return [row[i] for row in matrix]
提取第二列(索引1):
>>> column(A, 1)
[2, 6]
或者简单地说:
>>> [row[1] for row in A]
[2, 6]
其他回答
array = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]
col1 = [val[1] for val in array]
col2 = [val[2] for val in array]
col3 = [val[3] for val in array]
col4 = [val[4] for val in array]
print(col1)
print(col2)
print(col3)
print(col4)
Output:
[1, 5, 9, 13]
[2, 6, 10, 14]
[3, 7, 11, 15]
[4, 8, 12, 16]
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]
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]]
如果你在Python中有一个二维数组(不是numpy),你可以像这样提取所有的列,
data = [
['a', 1, 2],
['b', 3, 4],
['c', 5, 6]
]
columns = list(zip(*data))
print("column[0] = {}".format(columns[0]))
print("column[1] = {}".format(columns[1]))
print("column[2] = {}".format(columns[2]))
执行这段代码会得到,
>>> print("column[0] = {}".format(columns[0]))
column[0] = ('a', 'b', 'c')
>>> print("column[1] = {}".format(columns[1]))
column[1] = (1, 3, 5)
>>> print("column[2] = {}".format(columns[2]))
column[2] = (2, 4, 6)
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