如何根据单独的numpy数组中的类标签选择numpy数据数组的行？

Question

我有两个数组，它们在一个单独的数组中有2D矢量和类标签。

a = np.random.random_sample((10000,2))
labels = [0]*10000

我像这样使用它们

plot_data(a,np.matrix(np.asarray(labels)))

现在有三个类1,2和3，我打算从＆＃39; a＆＃39;中提取行。对应于每个类的向量并绘制它。 我无法完成它。我试过以下但是它没有用。

indices_0 = [k for k in range(0, X.shape[0]) if np.all(y == 1)]
indices_1 = [k for k in range(0, X.shape[0]) if np.all(y == 2)]
indices_2 = [k for k in range(0, X.shape[0]) if np.all(y == 3)]

如何选择行（如matlab中的FIND）？

Answer 1

您正在寻找的是NumPy的nonzero方法。

尝试使用：

indices_0 = a[np.nonzero(labels == 0)]
indices_1 = a[np.nonzero(labels == 1)]
indices_2 = a[np.nonzero(labels == 2)]

说明：

• labels == 0为具有指定值的向量True的每个元素返回False和labels数组，
• np.nonzero(...)返回索引列表，其中向量具有True值，
• indices[...]返回indices矩阵的行，这些矩阵按照nonzero提供的索引进行过滤。

顺便说一句：我推荐这个用于Matlab用户的备忘单：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/numpy-for-matlab-users.html