Question

我使用

从CSV文件中获取了NumPy记录ndarray

data = matplotlib.mlab.csv2rec('./data.csv', delimiter=b',')

数据集的结构如下：

      date,a0,a1,a2,a3, b0, b1, b2, b3,[...], b9
2012-01-01, 1, 2, 3, 4,0.1,0.2,0.3,0.4,[...],0.9

我想从数组中选择（在SQL意义上）只有b0到b9的列，给出结构

 b0, b1, b2, b3,[...], b9
0.1,0.2,0.3,0.4,[...],0.9

问题＆＃34; How can I use numpy array indexing to select 2 columns out of a 2D array to select unique values from?＆＃34;是类似的，但切片data[:,5:]按照建议抛出IndexError: too many indices一个记录数组。

Answer 1

鉴于您有一个记录数组，我认为以下内容将起作用：

data[['b' + str(j) for j in range(10)]]

doc/introduction和cookbook

Answer 2

我知道这个问题已经得到解答，但只是想记录下来，因为它是相关的 - 它是Extracting specific columns in numpy array和Select Rows from Numpy Rec Array之间的东西（但不是How to return a view of several columns in numpy structured array），这是我正在寻找一段时间的语法，我终于找到了它;让我们说这是数据：

import numpy as np

a = np.array([(1.5, 2.5, (1.0,2.0)), (3.,4.,(4.,5.)), (1.,3.,(2.,6.))],
        dtype=[('x',float), ('y',float), ('value',float,(2,2))])

我想要像SQL SELECT x,value FROM a WHERE y>=3.0这样的东西 - 也就是说，只按字段名称选择某些列;并且根据某些标准只有一些行;正确的语法是：

a[['x','value']][a['y']>=3.0]
# [(3.0, [[4.0, 5.0], [4.0, 5.0]]) (1.0, [[2.0, 6.0], [2.0, 6.0]])]

虽然a[a['y']>=3.0]工作正常但请注意：

>>> print a[a['y']>=3.0]['x','value']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: setting an array element with a sequence.

...但是，如果添加额外的括号对，如a[a['y']>=3.0][['x','value']] - 所有似乎都会再次起作用。

希望这有助于某人，
干杯！

Answer 3

data[...,0:3]会为您提供0到2列。

data[...,[0,2,3]]会为您提供第0,2和3列。

问题是你有一个数组数组，而你引用的问题是关于2D数组，这略有不同。另见：Numpy Array Column Slicing Produces IndexError: invalid index Exception

从记录ndarray中选择行范围

3 个答案: