NumPy 배열에서 특정 행과 열 선택

NumPy 배열에서 특정 행과 열 선택

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나는 내가 여기서 어리석은 일을 잘못하고 있는지 알아 내려고 미쳐 가고 있습니다.

저는 NumPy를 사용하고 있으며, 선택하려는 특정 행 인덱스와 특정 열 인덱스가 있습니다. 내 문제의 요지는 다음과 같습니다.

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

왜 이런 일이 발생합니까? 확실히 1, 2, 4 번째 행과 1, 3 번째 열을 선택할 수 있어야합니까? 내가 기대하는 결과는 다음과 같습니다.

a[[0,1,3], [0,2]] => [[0,  2],
                      [4,  6],
                      [12, 14]]

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멋진 인덱싱을 사용하려면 각 차원에 대한 모든 인덱스를 제공해야합니다. 첫 번째 인덱스에는 3 개의 인덱스를 제공하고 두 번째 인덱스에는 2 개만 제공하므로 오류가 발생합니다. 다음과 같이하고 싶습니다.

>>> a[[[0, 0], [1, 1], [3, 3]], [[0,2], [0,2], [0, 2]]]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

물론 글을 쓰는 것은 고통스럽기 때문에 방송을 통해 다음과 같은 도움을받을 수 있습니다.

>>> a[[[0], [1], [3]], [0, 2]]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

목록이 아닌 배열로 인덱싱하면 훨씬 간단합니다.

>>> 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]])

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As Toan suggests, a simple hack would be to just select the rows first, and then select the columns over that.

>>> 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]])

[Edit] The built-in method: np.ix_

I recently discovered that numpy gives you an in-built one-liner to doing exactly what @Jaime suggested, but without having to use broadcasting syntax (which suffers from lack of readability). From the docs:

Using ix_ one can quickly construct index arrays that will index the cross product. a[np.ix_([1,3],[2,5])] returns the array [[a[1,2] a[1,5]], [a[3,2] a[3,5]]].

So you use it like this:

>>> a = np.arange(20).reshape((5,4))
>>> a[np.ix_([0,1,3], [0,2])]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

And the way it works is that it takes care of aligning arrays the way Jaime suggested, so that broadcasting happens properly:

>>> np.ix_([0,1,3], [0,2])
(array([[0],
        [1],
        [3]]), array([[0, 2]]))

Also, as MikeC says in a comment, np.ix_ has the advantage of returning a view, which my first (pre-edit) answer did not. This means you can now assign to the indexed array:

>>> 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]])

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USE:

 >>> a[[0,1,3]][:,[0,2]]
array([[ 0,  2],
   [ 4,  6],
   [12, 14]])

OR:

>>> a[[0,1,3],::2]
array([[ 0,  2],
   [ 4,  6],
   [12, 14]])

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/22927181/selecting-specific-rows-and-columns-from-numpy-array