Numpy 切片 python 3

Question

我有 4 个阵列。 数组 X：是包含示例的二维数组（每个都有 3 个特征）：

X = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21]])

数组 Y 包含 数组 X:

中示例的标签

Y = array([11, 44, 77, 22, 77, 22, 22])

数组 L 和 R 包含标签的子集

L = array([11, 44])
R = array([77, 22])

我想根据L和R中的标签对X和Y进行切片。所以输出应该是：

XL = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
XR = array([[7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21]])
YL = array([11, 44])
YR = array([77, 22, 77, 22, 22])

我知道我可以做类似下面的事情来根据值提取我想要的行：

Y[Y==i]
X[Y[Y==i], :]

然而，i这里是一个值，但在我的问题中它是另一个数组（例如，L和R）。 我想要 python 3 中的有效解决方案来做到这一点。有什么提示吗？

Answer 1

这就是你通常的做法：

from numpy import array

X = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21]])
Y = array([11, 44, 77, 22, 77, 22, 22])

L = array([11, 44])
R = array([77, 22])

XL = array([x for x, y in zip(X, Y) if y in L])
XR = array([x for x, y in zip(X, Y) if y in R])
YL = array([y for y in Y if y in L])
YR = array([y for y in Y if y in R])

# Output
# XL = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# XR = array([[7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21]])
# YL = array([11, 44])
# YR = array([77, 22, 77, 22, 22])

希望这对您有所帮助:)

Answer 2

使用np.isin：

import numpy as np

X = np.asarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21]])
Y = np.asarray([11, 44, 77, 22, 77, 22, 22])

L = np.asarray([11, 44])
R = np.asarray([77, 22])

mask_L = np.isin(Y, L)
mask_R = np.isin(Y, R)

print(X[mask_L,:])  # output: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(X[mask_R,:])  # output: array([[ 7,  8,  9], [10, 11, 12], 13, 14, 15], 16, 17, 18], 19, 20, 21]])

print(Y[mask_L])  # output: array([11, 44])

print(Y[mask_R])  # output: array([77, 22, 77, 22, 22])

Numpy 切片 python 3

Numpy slicing python 3

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