有人知道如何在Python中从多维数组中提取列吗?
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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。
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另一种使用矩阵的方法
>>> from numpy import matrix
>>> a = [ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]
>>> matrix(a).transpose()[1].getA()[0]
array([2, 5, 8])
>>> matrix(a).transpose()[0].getA()[0]
array([1, 4, 7])
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)
>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
>>> A
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])
>>> A[:,2] # returns the third columm
array([3, 7])
参见:"numpy。“Arange”和“重塑”来分配内存
示例:(用矩阵(3x4)的形状分配数组)
nrows = 3
ncols = 4
my_array = numpy.arange(nrows*ncols, dtype='double')
my_array = my_array.reshape(nrows, ncols)
>>> x = arange(20).reshape(4,5)
>>> x array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
如果你想要第二列,你可以用
>>> x[:, 1]
array([ 1, 6, 11, 16])
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