我有一个浮点值的 Numpy ndarray 矩阵，我需要选择特定行，其中某些列的值满足某些条件。例如，假设我有以下 numpy 矩阵：
matrix = np.ndarray([4, 5])
matrix[0,:] = range(1,6)
matrix[1,:] = range(6,11)
matrix[2,:] = range(11,16)
matrix[3,:] = range(16,21)
假设我想从矩阵中选择第一列的值在 1 到 6 之间并且第二列的值在 2-7 之间的行。
如何获得满足这些条件的矩阵的行索引？如果我想删除满足条件条件的行怎么办？
【问题讨论】：
标签： python numpy matrix indexing
对于基于 numpy 的解决方案，您可以使用numpy.where，然后从中获取行索引，然后使用它来索引您的矩阵。示例 -
matrix[np.where((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
& (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))]
演示 -
In [169]: matrix
Out[169]:
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8., 9., 10.],
[ 11., 12., 13., 14., 15.],
[ 16., 17., 18., 19., 20.]])
In [170]: matrix[np.where((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
.....: & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))]
Out[170]:
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8., 9., 10.]])
如 cmets 所示，另一种方法是使用布尔掩码，示例 -
mask = ((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
& (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))
matrix[mask,:]
演示 -
In [41]: matrix
Out[41]:
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8., 9., 10.],
[ 11., 12., 13., 14., 15.],
[ 16., 17., 18., 19., 20.]])
In [42]: mask = ((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
....: & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))
In [43]:
In [43]: matrix[mask,:]
Out[43]:
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8., 9., 10.]])
【讨论】：
where 并仅使用布尔掩码来选择行。 mask=(1<=matrix...); matrix[mask,:].
您可以通过以下方式获取索引：
rows = np.logical_and(0 < matrix[:, 0], < matrix[:, 0] < 6 ) * np.logical_and(1 < matrix[:, 1], matrix[:, 1] < 7)
然后newMatrix = np.delete(matrix, rows, axis = 0)
【讨论】：
您提到了 MATLAB。这是使用 Octave 接受的答案的等价物
octave:17> ma=reshape(1:20,5,4)
ma =
1 6 11 16
2 7 12 17
3 8 13 18
4 9 14 19
5 10 15 20
octave:18> mask=(1<=ma(1,:))&(ma(1,:)<=6)&(2<=ma(2,:))&(ma(2,:)<=7)
mask =
1 1 0 0
octave:19> ma(:,mask)
ans =
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
没有where 的公认答案是：
In [592]: mask=(1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6) &(2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7)
In [593]: matrix[mask,:]
Out[593]:
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8., 9., 10.]])
我在 Octave 版本中切换了行和列，因为这是生成相同数字的自然方式（MATLAB/Octave 使用相当于 numpys 'F' 顺序 - 见下文）。
其他变化是 0 v 1 开始索引，和 () v []。否则这两个符号是相似的。
在 numpy 中生成matrix 的更简单方法：
In [594]: np.arange(1,21).reshape(4,5)
Out[594]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20]])
或者使用 MATLAB 布局：
In [595]: np.arange(1,21).reshape(5,4,order='F')
Out[595]:
array([[ 1, 6, 11, 16],
[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 4, 9, 14, 19],
[ 5, 10, 15, 20]])
【讨论】：
获取行索引：
row_indices = [x for x in range(4) if matrix[x][0] in range(1,7) and matrix[x][1] in range(2,8)]
删除行：
indices = [x for x in range(4) if not( matrix[x][0] in range(1,7) and matrix[x][1] in range(2,8))]
new_matrix = matrix[indices]
【讨论】：