Wybieranie konkretnych wierszy i kolumn z tablicy NumPy
Wariuję, próbując zrozumieć, co robię źle.
Używam NumPy i mam określone indeksy wierszy i konkretne indeksy kolumn, z których chcę wybrać. Oto sedno mojego problemu:
import numpy as np
a = np.arange(20).reshape((5,4))
# array([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11],
# [12, 13, 14, 15],
# [16, 17, 18, 19]])
# If I select certain rows, it works
print a[[0, 1, 3], :]
# array([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [12, 13, 14, 15]])
# If I select certain rows and a single column, it works
print a[[0, 1, 3], 2]
# array([ 2, 6, 14])
# But if I select certain rows AND certain columns, it fails
print a[[0,1,3], [0,2]]
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape
Dlaczego tak się dzieje? Z pewnością powinienem być w stanie wybrać 1., 2. i 4. wiersze oraz 1. i 3. kolumny? Spodziewam się wyniku:
a[[0,1,3], [0,2]] => [[0, 2],
[4, 6],
[12, 14]]
3 answers
Fantazyjne indeksowanie wymaga podania wszystkich indeksów dla każdego wymiaru. Podajesz 3 wskaźniki dla pierwszego i tylko 2 dla drugiego, stąd błąd. Chcesz zrobić coś takiego:
>>> a[[[0, 0], [1, 1], [3, 3]], [[0,2], [0,2], [0, 2]]]
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
To jest oczywiście ból do pisania, więc możesz pozwolić nadawanie pomóc:
>>> a[[[0], [1], [3]], [0, 2]]
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
Jest to o wiele prostsze do zrobienia, jeśli indeksujesz tablicami, a nie listami:
>>> row_idx = np.array([0, 1, 3])
>>> col_idx = np.array([0, 2])
>>> a[row_idx[:, None], col_idx]
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2014-04-08 04:59:26
Jak sugeruje Toan, prostym włamaniem byłoby wybranie najpierw wierszy, a następnie zaznaczenie kolumn nad , które .
>>> a[[0,1,3], :] # Returns the rows you want
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]])
>>> a[[0,1,3], :][:, [0,2]] # Selects the columns you want as well
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
[[12]}[Edytuj] metoda wbudowana: np.ix_
Niedawno odkryłem, że numpy daje wbudowany jeden liner do robienia dokładnie tego, co zasugerował @Jaime, ale bez konieczności używania składni nadawania (która cierpi na brak czytelności). Z docs:
Używając ix_ można szybko konstruować tablice indeksowe które będą indeksować produkt krzyżowy.
a[np.ix_([1,3],[2,5])]
zwraca tablicę[[a[1,2] a[1,5]], [a[3,2] a[3,5]]]
.
Więc używasz go w ten sposób:
>>> a = np.arange(20).reshape((5,4))
>>> a[np.ix_([0,1,3], [0,2])]
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
A sposób działania polega na tym, że zajmuje się wyrównywaniem tablic tak, jak sugerował Jaime, aby nadawanie odbywało się prawidłowo:
>>> np.ix_([0,1,3], [0,2])
(array([[0],
[1],
[3]]), array([[0, 2]]))
Ponadto, jak mówi MikeC w komentarzu, np.ix_
ma tę zaletę, że zwraca widok, którego moja pierwsza (Pre-edit)odpowiedź Nie. Oznacza to, że możesz teraz przypisać do zindeksowanej tablicy:
>>> a[np.ix_([0,1,3], [0,2])] = -1
>>> a
array([[-1, 1, -1, 3],
[-1, 5, -1, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[-1, 13, -1, 15],
[16, 17, 18, 19]])
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-06-28 22:50:36
Użycie:
>>> a[[0,1,3]][:,[0,2]]
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
Lub:
>>> a[[0,1,3],::2]
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[12, 14]])
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2014-04-08 07:39:43