如何从多维数组中提取列?

有人知道如何在Python中从多维数组中提取列吗?

当前回答

def get_col(arr, col):
    return map(lambda x : x[col], arr)

a = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12],[13,14,15,16]]

print get_col(a, 3)

Python中的map函数是另一种方法。

其他回答

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]

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]]

所有列从一个矩阵到一个新的列表:

N = len(matrix) 
column_list = [ [matrix[row][column] for row in range(N)] for column in range(N) ]

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。

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]

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