这是一个简单的问题,但我说我有一个MxN矩阵。我想要做的就是提取特定的列并将它们存储在另一个numpy数组中,但是我得到了无效的语法错误。 这是代码:
extractedData = data[[:,1],[:,9]].
看起来上面的行应该足够了,但我猜不是。我环顾四周,但在这个具体情况下找不到任何语法方法。
答案 0 :(得分:219)
我假设你想要列1
和9
?这是
data[:, [1, 9]]
或者姓名:
data[:, ['Column Name1','Column Name2']]
您可以从data.dtype.names
...
答案 1 :(得分:24)
假设您希望使用该代码段获取第1列和第9列,它应该是:
extractedData = data[:,[1,9]]
答案 2 :(得分:9)
如果您只想提取一些列:
idx_IN_columns = [1, 9]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]
如果要排除特定列:
idx_OUT_columns = [1, 9]
idx_IN_columns = [i for i in xrange(np.shape(data)[1]) if i not in idx_OUT_columns]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]
答案 3 :(得分:4)
只是:
>>> m = np.matrix(np.random.random((5, 5)))
>>> m
matrix([[0.91074101, 0.65999332, 0.69774588, 0.007355 , 0.33025395],
[0.11078742, 0.67463754, 0.43158254, 0.95367876, 0.85926405],
[0.98665185, 0.86431513, 0.12153138, 0.73006437, 0.13404811],
[0.24602225, 0.66139215, 0.08400288, 0.56769924, 0.47974697],
[0.25345299, 0.76385882, 0.11002419, 0.2509888 , 0.06312359]])
>>> m[:,[1, 2]]
matrix([[0.65999332, 0.69774588],
[0.67463754, 0.43158254],
[0.86431513, 0.12153138],
[0.66139215, 0.08400288],
[0.76385882, 0.11002419]])
列不必按顺序排列:
>>> m[:,[2, 1, 3]]
matrix([[0.69774588, 0.65999332, 0.007355 ],
[0.43158254, 0.67463754, 0.95367876],
[0.12153138, 0.86431513, 0.73006437],
[0.08400288, 0.66139215, 0.56769924],
[0.11002419, 0.76385882, 0.2509888 ]])
答案 4 :(得分:2)
我想指出的一件事是,如果要提取的列数为1,则生成的矩阵将不是您所期望的Mx1矩阵,而是包含您提取的列的元素。
要将其转换为Matrix,应在结果数组上使用重塑(M,1)方法。
答案 5 :(得分:1)
您可以使用:
extracted_data = data.ix[:,['Column1','Column2']]
答案 6 :(得分:1)
使用如下列表从N-D数组中选择列时应注意的另一件事:
data[:,:,[1,9]]
如果要移除尺寸(例如,仅选择一行),生成的数组将(由于某种原因)置换。所以:
print data.shape # gives [10,20,30]
selection = data[1,:,[1,9]]
print selection.shape # gives [2,20] instead of [20,2]!!
答案 7 :(得分:0)
我认为这里的解决方案不再适用于python版本的更新,为此使用新的python函数的一种方法是:
extracted_data = data[['Column Name1','Column Name2']].to_numpy()
为您提供理想的结果。
答案 8 :(得分:-4)
你也可以使用extractedData = data([:,1],[:,9])