Numpy python数组切片答案

【问题标题】：Numpy python array slicingNumpy python数组切片
【发布时间】：2020-12-11 20:24:15
【问题描述】：

我有一个如下所示的数组，

[[240.66666667 171.22222222 158.33333333]
 [218.66666667 134.77777778 143.33333333]
 [197.33333333 118.55555556 128.44444444]
 [195.22222222 119.33333333 126.11111111]
 [196.77777778 118.55555556 123.77777778]
 [183.11111111 111.88888889 118.88888889]
 [173.77777778 106.77777778 114.44444444]]

我想对所有行的第一列和第三列进行切片，并希望得到这个输出，

[[240.66666667 158.33333333]
 [218.66666667 143.33333333]
 [197.33333333 128.44444444]
 [195.22222222 126.11111111]
 [196.77777778 123.77777778]
 [183.11111111 118.88888889]
 [173.77777778 114.44444444]]

有人有什么想法吗？

输出截图：

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy multidimensional-array numpy-slicing

【解决方案1】：

你可以只给你想要的列，

>>> data
array([[240.66666667, 171.22222222, 158.33333333],
       [218.66666667, 134.77777778, 143.33333333],
       [197.33333333, 118.55555556, 128.44444444],
       [195.22222222, 119.33333333, 126.11111111],
       [196.77777778, 118.55555556, 123.77777778],
       [183.11111111, 111.88888889, 118.88888889],
       [173.77777778, 106.77777778, 114.44444444]])
>>> data[:, [0,2]]
array([[240.66666667, 158.33333333],
       [218.66666667, 143.33333333],
       [197.33333333, 128.44444444],
       [195.22222222, 126.11111111],
       [196.77777778, 123.77777778],
       [183.11111111, 118.88888889],
       [173.77777778, 114.44444444]])
>>>

【讨论】：

嘿！它似乎有效，但它选择了第 0 列和第 1 列！这很奇怪，但它没有选择第三个
这很奇怪。您是否在第一列和第三列中指定了 [0,2]，还是我们可以看到您得到的输出？
刚刚编辑了带有输入反应数据的输出屏幕截图的问题。是的，我使用了 ARRAY[ : , [0,2] ]
文字会更好。你能展示你所做的操作吗？因为arr[:, [0,2]] 不应该选择第一列。我能想到的唯一方法，它会选择第 1 列是当一个人做 arr[:, 0:2] 而不是 arr[:, [0, 2]]
@NisargDave 你能尽快报告吗，我会在 10 分钟后出去 :)

【解决方案2】：

您可以使用numpy.delete 函数轻松做到这一点，如下所示：

a = np.array([[240.66666667, 171.22222222, 158.33333333],
              [218.66666667, 134.77777778, 143.33333333],
              [197.33333333, 118.55555556, 128.44444444],
              [195.22222222, 119.33333333, 126.11111111],
              [196.77777778, 118.55555556, 123.77777778],
              [183.11111111, 111.88888889, 118.88888889],
              [173.77777778, 106.77777778, 114.44444444]])

a = np.delete(a,1,axis=1)

通过那段代码，你可以得到你想要的输出。

Output: 
[[240.66666667 158.33333333]
 [218.66666667 143.33333333]
 [197.33333333 128.44444444]
 [195.22222222 126.11111111]
 [196.77777778 123.77777778]
 [183.11111111 118.88888889]
 [173.77777778 114.44444444]]

【讨论】：