提取numpy数组中的特定列

这是一个简单的问题，但要说我有一个MxN矩阵。我要做的就是提取特定的列并将其存储在另一个numpy数组中，但是我得到了无效的语法错误。这是代码：

extractedData = data[[:,1],[:,9]]. 

似乎上述行就足够了，但我想不是。我环顾四周，但找不到关于此特定场景的任何语法明智的方法。

我假设你想要的列1和9？那是

data[:, [1, 9]]

或带有名称：

data[:, ['Column Name1','Column Name2']]

您可以从data.dtype.names… 获得名字。

假设您要获取具有该代码段的第1列和第9列，则应为：

extractedData = data[:,[1,9]]

如果只想提取一些列：

idx_IN_columns = [1, 9]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]

如果要排除特定列：

idx_OUT_columns = [1, 9]
idx_IN_columns = [i for i in xrange(np.shape(data)[1]) if i not in idx_OUT_columns]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]

我想指出的一件事是，如果要提取的列数为1，则生成的矩阵将不是您期望的Mx1矩阵，而是包含所提取列元素的数组。

要将其转换为矩阵，应在结果数组上使用reshape（M，1）方法。

只是：

>>> m = np.matrix(np.random.random((5, 5)))
>>> m
matrix([[0.91074101, 0.65999332, 0.69774588, 0.007355  , 0.33025395],
        [0.11078742, 0.67463754, 0.43158254, 0.95367876, 0.85926405],
        [0.98665185, 0.86431513, 0.12153138, 0.73006437, 0.13404811],
        [0.24602225, 0.66139215, 0.08400288, 0.56769924, 0.47974697],
        [0.25345299, 0.76385882, 0.11002419, 0.2509888 , 0.06312359]])
>>> m[:,[1, 2]]
matrix([[0.65999332, 0.69774588],
        [0.67463754, 0.43158254],
        [0.86431513, 0.12153138],
        [0.66139215, 0.08400288],
        [0.76385882, 0.11002419]])

列不必按顺序排列：

>>> m[:,[2, 1, 3]]
matrix([[0.69774588, 0.65999332, 0.007355  ],
        [0.43158254, 0.67463754, 0.95367876],
        [0.12153138, 0.86431513, 0.73006437],
        [0.08400288, 0.66139215, 0.56769924],
        [0.11002419, 0.76385882, 0.2509888 ]])

使用类似这样的列表从ND数组中选择列时，您还应该注意一件事：

data[:,:,[1,9]]

如果要删除维度（例如，仅选择一行），则将由于某种原因对结果数组进行置换。所以：

print data.shape            # gives [10,20,30]
selection = data[1,:,[1,9]]
print selection.shape       # gives [2,20] instead of [20,2]!!

您可以使用 ：

extracted_data = data.ix[:,['Column1','Column2']]

我认为这里的解决方案不再适用于python版本的更新，为此使用新的python函数的一种方法是：

extracted_data = data[['Column Name1','Column Name2']].to_numpy()

这将为您提供理想的结果。

您可以在此处找到文档：https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_numpy.html#pandas.DataFrame.to_numpy

您还可以使用extractedData = data（[：，1]，[:, 9]）