Question

我有一个矩阵和一列列索引，我想从矩阵中为每一行选择。我怎么能在numpy中做到这一点？

my_matrix = np.array([[1, 2], [4, 5]])
col_idx = np.array([1, 0])
selected = .... # selects 1st element of row 0 and 0th element of row 1.
print selected
# np.array([2, 4])

Answer 1

您可以使用范围进行切片：

In [11]: my_matrix[np.arange(my_matrix.shape[0]), col_idx]
Out[11]: array([2, 4])

Answer 2

np.choose对于进行这些选择非常有用：

>>> np.choose(col_idx, my_matrix.T)
array([2, 4])

在一个更大的矩阵上：

>>> my_matrix_2 = np.array([[1, 2], [4, 5], [3, 7], [4, 1]])
>>> col_idx_2 = np.array([1, 0, 0, 1])
>>> np.choose(col_idx_2, my_matrix_2.T)
array([2, 4, 3, 1])

该方法返回一个包含所选值的新数组（不是原始数组的视图）。

文档中有更多这种（最初略显不明显）的方法，但我将使用上面的第二个例子解释发生了什么。

我们正在使用np.choose从名为my_matrix_2.T的选项数组中返回一个新数组，其中col_idx_2指定我们应该从每次选择的数组行中选择哪一行。

请注意，我们会将my_matrix_2转换为此作品：

# my_matrix_2.T
array([[1, 4, 3, 4],  # row 0
       [2, 5, 7, 1]]) # row 1

我们有col_idx_2 = [1, 0, 0, 1]。现在逐步遍历此数组一个值：

新数组的第一个元素将是1的行my_matrix_2.T的第一个元素。这是2。
新数组的第二个元素将是0的行my_matrix_2.T的第二个元素。这是4。
新数组的第三个元素将是0的行my_matrix_2.T的第三个元素。这是3。
新数组的第四个元素将是1的行my_matrix_2.T的第四个元素。这是1。

因此该方法返回array([2, 4, 3, 1])。

Answer 3

In [211]: M = np.array([[1, 2], [4, 5]])

In [212]: cid = [1, 0]

In [213]: M[[list(i) for i in zip(range(M.shape[0]), cid)]]
Out[213]: array([2, 4])

如何从矩阵中选择特定的列索引？

3 个答案: