Question

我想创建一个带有n维数组，维度和列索引的函数，并在删除该特定维度的所有其他列后返回（n-1）维数组。

以下是我现在使用的代码

a = np.arange(6).reshape((2, 3))  # the n-dimensional array
axisApplied = 1
colToKeep = 0
colsToDelete = np.delete(np.arange(a.shape[axisApplied]), colToKeep)
a = np.squeeze(np.delete(a, colsToDelete, axisApplied), axis=axisApplied)
print(a)
# [0, 3]

请注意，我必须手动计算n-1索引（特定列索引的补码）以使用np.delete（），我想知道是否有更方便的方法来实现我的目标，例如：指定要直接保留的列。

感谢您的阅读，欢迎任何建议。

Answer 1

1,296 (16 direct, 1,280 indirect) bytes in 1 blocks are definitely lost in loss record 34 of 42

简单索引：

In [1]: arr = np.arange(6).reshape(2,3)
In [2]: arr
Out[2]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

或者，如果您需要使用常规In [3]: arr[:,0] Out[3]: array([0, 3])参数，请尝试axis：

take

沿着轴拾取一个元素或一个元素列表比删除一些元素要容易得多。查看In [4]: np.take(arr,0,axis=1) Out[4]: array([0, 3])的代码。

删除特定列以外的维的所有列

1 个答案: