Question

我正在尝试为numpy数组的每一行选择特定的列元素。例如，在以下示例中：

In [1]: a = np.random.random((3,2))
Out[1]: 
array([[ 0.75670668,  0.1283942 ],
       [ 0.51326555,  0.59378083],
       [ 0.03219789,  0.53612603]])

我想选择第一行的第一个元素，第二行的第二个元素和第三行的第一个元素。所以我尝试做以下事情：

In [2]: b = np.array([0,1,0])

In [3]: a[:,b]

但这会产生以下输出：

Out[3]: 
array([[ 0.75670668,  0.1283942 ,  0.75670668],
       [ 0.51326555,  0.59378083,  0.51326555],
       [ 0.03219789,  0.53612603,  0.03219789]])

这显然不是我想要的。有没有一种简单的方法可以在不使用循环的情况下做我想做的事情？

Answer 1

您可以使用：

a[np.arange(3), (0,1,0)]

在上面的示例中。

Answer 2

好的，这里只是为了澄清，让我们做一个简单的例子

A=diag(arange(0,10,1))

给出

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 9]])

然后

A[0][0:4]

给出

array([0, 0, 0, 0])

这是第一行，元素0到3.但是

A[0:4][1]

不给出前4行，每行有第2行。相反，我们得到

array([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

即整个第二栏。

A[0:4,1]

给出

array([0, 1, 0, 0])

我确信这有一个非常好的理由，这对程序员来说非常有意义但对于我们这些伟大宗教中没有经验的人来说，这可能会令人困惑。

Answer 3

这不是一个答案，而是试图记录这一点。对于上面的答案，我们会：

>>> import numpy as np
>>> A = np.array(range(6))
>>> A
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> A.shape = (3,2)
>>> A
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
>>> A[(0,1,2),(0,1,0)]
array([0, 3, 4])

指定单个行和列坐标的列表（或元组）允许数组的精确索引。注释中的第一个示例最初看起来很相似，但索引是切片。它们不会扩展到整个范围，并且返回的数组的形状是不同的：

>>> A[0:2,0:2]
array([[0, 1],
       [2, 3]])

对于评论中的第二个例子

>>> A[[0,1],[0,1]]
array([0, 3])

所以看起来切片是不同的，但除此之外，无论索引是如何构造的，您都可以指定元组或（x值，y值）的列表，并从数组中恢复这些特定元素。

从数组中选择每行中的特定列

3 个答案: