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用列索引数组索引二维numpy数组

用列索引数组索引二维NumPy数组是指通过一个一维数组来索引二维数组的列。在NumPy中,可以使用整数数组或布尔数组来进行索引操作。

对于整数数组索引,可以通过将一个一维数组作为索引传递给二维数组的第一个维度,从而实现对列的索引。例如,假设有一个二维数组arr和一个一维数组col_idx,我们可以使用col_idx来索引arr的列,如下所示:

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import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

col_idx = np.array([0, 2])  # 列索引数组

result = arr[:, col_idx]  # 通过列索引数组索引二维数组的列

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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[[1 3]
 [4 6]
 [7 9]]

在上述示例中,通过arr[:, col_idx]的方式,我们使用col_idx数组来索引arr的列,得到了一个新的二维数组result,其中包含了arr中第0列和第2列的元素。

除了整数数组索引,还可以使用布尔数组索引来实现对列的索引。布尔数组索引是指使用一个布尔数组来选择数组中的元素。例如,假设有一个布尔数组bool_idx,我们可以使用bool_idx来索引arr的列,如下所示:

代码语言:txt
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import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

bool_idx = np.array([True, False, True])  # 布尔数组索引

result = arr[:, bool_idx]  # 通过布尔数组索引二维数组的列

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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[[1 3]
 [4 6]
 [7 9]]

在上述示例中,通过arr[:, bool_idx]的方式,我们使用bool_idx数组来索引arr的列,得到了一个新的二维数组result,其中包含了arr中bool_idx为True的列的元素。

通过列索引数组索引二维NumPy数组可以方便地选择特定的列,适用于需要对数据进行列操作的场景,如数据分析、特征选择等。

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