根据另一个矩阵的列中的值获取numpy矩阵中的行子集-Java 学习之路

Headers 看起来很复杂，但问题并不那么难 . 我有2个矩阵： data_X 和 data_Y . 我必须构建一个基于 data_X 的新矩阵，它将包含 data_X 的所有行，其中 data_Y 中 column 列中的对应值不等于 someNumber . data_Y 也一样 . 例如，这里是5乘2 data_X 矩阵和5乘1 data_Y 矩阵， column 是0和 someNumber = -1 .

[[ 0.09580361  0.11221975]
 [ 0.71409124  0.24583188]
 [ 0.67346718  0.72550385]
 [ 0.40641294  0.01172211]
 [ 0.89974846  0.70378831]]  # data_X

和 data_Y = np.array([[5], [-1], [4], [2], [-1]]) .

结果将是：

[[ 0.09580361  0.11221975]
 [ 0.67346718  0.72550385]
 [ 0.40641294  0.01172211]]
[5 4 2]

不难看出这可以通过以下方式实现：

data_x, data_y = [], []
for i in xrange(len(data_Y)):
    if data_Y[i][column] != someNumber:
        data_y.append(data_Y[i][column])
        data_x.append(data_X[i])

但我相信有更简单的方法（比如2或3个numpy操作）来获得我需要的结果 .

1 回答

使用boolean indexing -

In [228]: X
Out[228]: 
array([[ 0.09580361,  0.11221975],
       [ 0.71409124,  0.24583188],
       [ 0.67346718,  0.72550385],
       [ 0.40641294,  0.01172211],
       [ 0.89974846,  0.70378831]])

In [229]: Y
Out[229]: 
array([[ 5],
       [-1],
       [ 4],
       [ 2],
       [-1]])

In [230]: mask = Y!=-1 # Create mask for boolean indexing

In [231]: X[mask.ravel()]
Out[231]: 
array([[ 0.09580361,  0.11221975],
       [ 0.67346718,  0.72550385],
       [ 0.40641294,  0.01172211]])

In [232]: Y[mask]
Out[232]: array([5, 4, 2])

回复于 2024-05-16T17:35:03+08:00

根据另一个矩阵的列中的值获取numpy矩阵中的行子集

1 回答

相关问题