提取并映射 2D numpy 数组中的列答案

【问题标题】：Extract and then map a column in a 2D numpy array提取并映射 2D numpy 数组中的列
【发布时间】：2021-04-21 16:22:57
【问题描述】：

我正在学习 numpy...

我有一个像这样的二维数组：

myArray = np.array([['0','1'], ['0','1'], ['1','0'], ['1','0']])

我还得到了一个 columnIndex（例如：1）

所以我需要提取列并且对于每个元素，如果是“0”则返回“a”，如果是“1”则返回“b”。

myArray[:, columnIndex]
> ['1' '1' '0' '0']

然后

f = lambda x: 'a' if x is '0' else 'b'
f(selected)
> ['1' '1' '0' '0']

但我期待

> ['b', 'b', 'a', 'a']

我最初尝试f = lambda x: 'a' if x == '0' else 'b'并得到了

ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

为什么会这样？如何干净地提取和转换 2d numpy 数组中的列？

【问题讨论】：

你为什么期望一个二维数组？你的预期结果['b', 'b', 'a', 'a'] 是 1d。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

您不能在 if 子句中使用数组作为条件，这就是您收到错误的原因

ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

selected 是什么也不太清楚，我猜是myArray[:, columnIndex]。

您可以使用list comprehension：

import numpy as np

column_index = 1
myArray = np.array([['0','1'], ['0','1'], ['1','0'], ['1','0']])
selected = myArray[:, column_index]

result = ['a' if x == '0' else 'b' for x in selected]
print(result) # ['b' 'b' 'a' 'a']

我更喜欢使用numpy.where，根据条件选择两个选项之一：

result = np.where(selected == '0', 'a', 'b')
print(result) # ['b' 'b' 'a' 'a']

对于这里给出的小例子，列表理解更快，但我希望 numpy 解决方案对于更大的数组更快。请注意，numpy.where 将返回 numpy.ndarray 而不是列表。

【讨论】：

很好的答案！--
感谢您的友好解释。你是对的，selected = myArray[:, columnIndex]。现在我学会了“列表理解”和 numpy where 。太棒了！
@nacho4d 很高兴。列表推导简洁而强大，而且非常有趣！我还添加了文档链接。

【解决方案2】：

发生这种情况是因为f 没有单独应用于此处的元素，而是应用于整个数组。您缺少的是对map 或other comparable approaches 的调用。

【讨论】：