0

我已经实现了从 Python 2.7 中的 ndarray 中删除一些列和行的算法，但是我觉得应该有更好的方法来做到这一点。可能我不知道如何在 Python 中做得很好，这就是我把问题放在这里的原因。我一直在搜索，但我没有成功找到类似的问题和文档（例如在scipy 切片和索引文档中）

假设我有一个包含一些行和列的 ndarray：

number_of_rows = 3
number_of_columns = 3
a = np.arange(number_of_rows*number_of_columns).reshape(number_of_rows,number_of_columns)
a

哪个输出是：

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

假设我想删除前一个 ndarray 的一些列和/或行。特别是我想删除第 0 列和第 1 行，这是一个输出，如：

array([[1, 2],
       [7, 8]])

为此，我遵循以下步骤，但是它们看起来也不是很优雅，我觉得它们应该是一个更好的实现。

  1. 我选择要删除的列和行，在此示例中：

    rows_to_remove = [1]
columns_to_remove = [0]

  2. 现在我创建了几个列表，其中包含要保留的列和行。

    rows_to_keep = list(set(range(0,a.shape[0]))-set(rows_to_remove))
columns_to_keep = list(set(range(0,a.shape[1]))-set(columns_to_remove))

    Matlab 中的这一步将更简单，只需使用 ~ 来分割矩阵的索引（在 python ndarray 中）。有一个更好的方法吗？.

  3. 然后我选择要保留的那些列和行：

    a[rows_to_keep,:][:,columns_to_keep]

输出：

array([[1, 2],
       [7, 8]])

请注意，如果您只写：

a[rows_to_keep,columns_to_keep]

输出是：

array([1, 8])

这对我来说有点令人毛骨悚然，这a[rows_to_keep,columns_to_keep]与a[rows_to_keep,:][:,columns_to_keep]. 有没有更好的方法来涵盖这些步骤？

非常感谢你

4

2 回答 2

0

您可以使用 delete 方法来完成此操作：使用问题中给出的数组作为示例。它会是这样的：

number_of_rows = 3
number_of_columns = 3
a=np.arange(number_of_rows*number_of_columns).reshape(number_of_rows,number_of_columns)
b=np.delete(a,1,0)
b=np.delete(b,0,1)

瞧，b 包含你想要的输出数组！

于 2018-01-25T13:03:01.323 回答
0

对于问题 2)

代替 ：

a[rows_to_keep,:][:,columns_to_keep]

采用：

a[np.ix_(rows_to_keep,columns_to_keep)].

这称为高级索引（请参阅 [Numpy 文档1和以最 Python 的方式写入 ndarray 的子 ndarray。Python 2 ）

对于问题 1）我将使用问题 2 先前的解决方案：a）创建掩码，有更优雅的方法可以做到这一点，例如，请参阅Create a boolean mask from an array，但为简单起见：

mask = np.zeros(a.shape,dtype=bool)
mask[rows_to_remove,:] = True
mask[:,columns_to_remove] = True

现在您可以可视化：

a[~np.array(mask)]

请注意，现在不需要问题 2) 的答案。

摘要：

mask = np.zeros(a.shape,dtype=bool)
mask[rows_to_remove,:] = True
mask[:,columns_to_remove] = True 
a[~np.array(mask)]

如果需要，您可以重塑：

a[~np.array(mask)].reshape(a.shape[0]-len(rows_to_remove),a.shape[1]-len(columns_to_remove))
于 2018-01-29T11:57:57.297 回答