如何从矩阵中选择特定的列索引？答案

【问题标题】：How to select specific column indices from a matrix?如何从矩阵中选择特定的列索引？
【发布时间】：2017-01-07 22:47:11
【问题描述】：

我有一个矩阵和一个列索引列表，我想从矩阵中为每一行选择它们。我如何在 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])

【问题讨论】：

my_matrix[range(col_idx.size), col_idx] 应该可以完成这项工作。
@iluengo：这更像是一个答案而不是评论。

标签： python arrays numpy

【解决方案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])

【讨论】：

【解决方案2】：

np.choose 对进行这些选择非常有用：

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

在更大的矩阵上：

>>> 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])

该方法返回一个带有所选值的新数组（不是原始数组的视图）。

文档中有更多这种方法的示例（最初有点不明显），但我将使用上面的第二个示例来解释发生了什么。

我们使用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 指定每次我们应该从选项数组的哪一行中选择。

请注意，我们转置 my_matrix_2 以使其工作：

# 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]。现在一次遍历这个数组一个值：

新数组的first 元素将是my_matrix_2.T 的1 行的first 元素。这是2。
新数组的 second 元素将是 my_matrix_2.T 的行 0 的 second 元素。这是4。
新数组的第三个元素将是my_matrix_2.T的0行的第三个元素。这是3。
新数组的 fourth 元素将是 1 的行 my_matrix_2.T 的 fourth 元素。这是1。

因此该方法返回array([2, 4, 3, 1])。

【讨论】：

【解决方案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])

【讨论】：