Select ndarray 的第 n 列
Select nth columns of an ndarray
我有以下 4D numpy 数组:
X = np.random.randint(0,9,(10,1,5,4))
例如,
X[0]
array([[[0, 6, 7, 7],
[8, 3, 8, 8],
[1, 4, 1, 0],
[2, 4, 6, 0],
[8, 3, 7, 8]]])
和
X[1]
array([[[3, 4, 3, 6],
[1, 2, 1, 5],
[1, 1, 0, 7],
[2, 5, 6, 2],
[4, 2, 6, 0]]])
每一列代表一个特定的数量。
但我对一个仅包含 X
的第一列的子数组感兴趣,这样:
X_sub[0] =
array([[[0],
[8],
[1],
[2],
[8]]])
和
X_sub[1] =
array([[[3],
[1],
[1],
[2],
[4]]])
要获得您想要的东西,您可以访问 X
np.ndarray
as
X_sub[i] = X[i, :, :, 0]
# i-th subarray, select full 1d subarray, select all rows, select first column
a = ([[[0, 6, 7, 7],
[8, 3, 8, 8],
[1, 4, 1, 0],
[2, 4, 6, 0],
[8, 3, 7, 8]]])
req_list= []
for x in a[0]:
temp=x[0]
req_list.append(temp)
我有以下 4D numpy 数组:
X = np.random.randint(0,9,(10,1,5,4))
例如,
X[0]
array([[[0, 6, 7, 7],
[8, 3, 8, 8],
[1, 4, 1, 0],
[2, 4, 6, 0],
[8, 3, 7, 8]]])
和
X[1]
array([[[3, 4, 3, 6],
[1, 2, 1, 5],
[1, 1, 0, 7],
[2, 5, 6, 2],
[4, 2, 6, 0]]])
每一列代表一个特定的数量。
但我对一个仅包含 X
的第一列的子数组感兴趣,这样:
X_sub[0] =
array([[[0],
[8],
[1],
[2],
[8]]])
和
X_sub[1] =
array([[[3],
[1],
[1],
[2],
[4]]])
要获得您想要的东西,您可以访问 X
np.ndarray
as
X_sub[i] = X[i, :, :, 0]
# i-th subarray, select full 1d subarray, select all rows, select first column
a = ([[[0, 6, 7, 7],
[8, 3, 8, 8],
[1, 4, 1, 0],
[2, 4, 6, 0],
[8, 3, 7, 8]]])
req_list= []
for x in a[0]:
temp=x[0]
req_list.append(temp)