Question

假设我的数据格式如下：

C0 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
0  0  0  0  0  0  0  0  0
0  0  0  0  0  0  0  0  0
0  0  2  3  4  5  6  0  0
0  1  4  5  6  7  8  0  0
0  0  0  0  0  0  0  0  0

我想选择非零列，例如python中的列C1, C2, C3, C4, C5, C6。任何可以直接给我所需格式的命令。

Answer 1

您可以结合使用any和numpy索引来选择具有非零值的列。

设置

a = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 0],
              [0, 1, 4, 5, 6, 7, 8, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)

a[:, a.any(0)]

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 2, 3, 4, 5, 6],
       [1, 4, 5, 6, 7, 8],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)

Answer 2

如果您使用像pandas这样的库，那就更简单了

您只需取每一列的平均值，如果它们大于0，则它们是您必填的列

为此，我将给您一段代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("File Path")
a = df.mean(axis=0) #gives you column wise mean
for i in len(a):
   if a[i] > 0:
      print(i)  # i will be your column

Answer 3

使用numpy：

import numpy as np 

a = np.array([[0,0,0,0,0,0,0,0,0],
              [0,0,0,0,0,0,0,0,0],
              [0,0,2,3,4,5,6,0,0],
              [0,1,4,5,6,7,8,0,0],
              [0,1,4,5,6,7,8,0,0]])

r = np.nonzero(np.any(a != 0, axis=0))[0]

>>> r
[1 2 3 4 5 6]

如果您需要将它们用作列名（C1，C2，C3，C4，C5，C6），请使用{ {1}}：

pandas

Answer 4

假设您的矩阵实现为列表列表，其中第一个索引是列，第二个索引是行：

classdef

然后，您可以使用列表推导获取仅classdef中不全为零的列的列表

matrix[3][2] == 3

如何在python中选择矩阵中的非零列

4 个答案: