Question

假设有一个索引和一个矩阵L

>>> index
(array([0, 2, 3, 3]), array([0, 2, 2, 3]))
>>> L
array([[  1,  -1,  -5, -10],
   [-15,   0,  -1,  -5],
   [-10, -15,  10,  -1],
   [ -5, -10,   1,  15]])

我想根据索引[1]选择列，我尝试过：

>>> L[:,index[1]]
array([[  1,  -5,  -5, -10],
   [-15,  -1,  -1,  -5],
   [-10,  10,  10,  -1],
   [ -5,   1,   1,  15]])

但结果不是我预期的，我的期望是：

>>> for i in index[1]:
...     print L[:,i]
[  1 -15 -10  -5]
[-5 -1 10  1]
[-5 -1 10  1]
[-10  -5  -1  15]

如何在没有for循环的情况下获得预期结果？为什么这个意想不到的结果出来了？感谢。

Answer 1

您只需要transpose：

L[:,index[1]].T
#             ^ transpose

通过使用转置，列是行，反之亦然。所以在这里（您可以在选择之前进行转置，然后使用L.T[index[1],:]）我们首先进行选择，然后将列转换为行。

这会产生：

>>> L[:,index[1]].T
array([[  1, -15, -10,  -5],
       [ -5,  -1,  10,   1],
       [ -5,  -1,  10,   1],
       [-10,  -5,  -1,  15]])

请注意，窗帘背后当然还有一些循环。但这些都是在Python之外完成的，因此效率更高。

选择numpy中的列

1 个答案: