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Numpyndarrayを使用した条件付きインデックス作成

Float値のNumpyndarray行列があり、特定の列に特定の条件を満たす値がある特定の行を選択する必要があります。たとえば、次のnumpy行列があるとします。

matrix = np.ndarray([4, 5])
matrix[0,:] = range(1,6)
matrix[1,:] = range(6,11)
matrix[2,:] = range(11,16)
matrix[3,:] = range(16,21)

最初の列の値が1から6の間で、2番目の列の値が2から7の間であるマトリックスから行を選択するとします。

これらの条件が満たされているマトリックスの行インデックスを取得するにはどうすればよいですか？条件条件を満たす行を削除したい場合はどうなりますか？

pythonnumpymatrixindexing
7
jjepsuomi

Numpyベースのソリューションの場合、 numpy.where 次に、そこから行インデックスを取得し、それを使用してマトリックスのインデックスを作成します。例-

matrix[np.where((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
       & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))]

デモ -

In [169]: matrix
Out[169]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.],
       [ 16.,  17.,  18.,  19.,  20.]])

In [170]: matrix[np.where((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
   .....:        & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))]
Out[170]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])

コメントに示されているように、別の方法はブールマスクを使用することです。例-

mask = ((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
           & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))

matrix[mask,:]

デモ -

In [41]: matrix
Out[41]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.],
       [ 16.,  17.,  18.,  19.,  20.]])

In [42]: mask = ((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
   ....:            & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))

In [43]:

In [43]: matrix[mask,:]
Out[43]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])
12
Anand S Kumar

あなたはMATLABについて言及しました。これは、Octaveを使用して受け入れられた回答に相当します

octave:17> ma=reshape(1:20,5,4)
ma =
    1    6   11   16
    2    7   12   17
    3    8   13   18
    4    9   14   19
    5   10   15   20

octave:18> mask=(1<=ma(1,:))&(ma(1,:)<=6)&(2<=ma(2,:))&(ma(2,:)<=7)
mask =
   1   1   0   0

octave:19> ma(:,mask)
ans =
    1    6
    2    7
    3    8
    4    9
    5   10

whereなしで受け入れられる答えは次のとおりです。

In [592]: mask=(1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6) &(2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7)

In [593]: matrix[mask,:]
Out[593]: 
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])

Octaveバージョンで行と列を切り替えたのは、同じ番号を生成する自然な方法だからです（MATLAB/Octaveはnumpys'F 'の順序に相当します-以下を参照）。

その他の変更は、0 v 1開始インデックス、および（）v []です。それ以外の点では、2つの表記法は類似しています。

Numpyでmatrixを生成する簡単な方法：

In [594]: np.arange(1,21).reshape(4,5)
Out[594]: 
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20]])

またはMATLABレイアウトを使用：

In [595]: np.arange(1,21).reshape(5,4,order='F')
Out[595]: 
array([[ 1,  6, 11, 16],
       [ 2,  7, 12, 17],
       [ 3,  8, 13, 18],
       [ 4,  9, 14, 19],
       [ 5, 10, 15, 20]])
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hpaulj

あなたはでインデックスを得ることができます：

_rows = np.logical_and(0 < matrix[:, 0], < matrix[:, 0] < 6 ) *  np.logical_and(1 < matrix[:, 1], matrix[:, 1] < 7)
_

次にnewMatrix = np.delete(matrix, rows, axis = 0)

1
P. Camilleri

行インデックスを取得します。

row_indices = [x for x in range(4) if matrix[x][0] in range(1,7) and matrix[x][1] in range(2,8)]

行を削除します：

indices = [x for x in range(4) if not( matrix[x][0] in range(1,7) and matrix[x][1] in range(2,8))]

new_matrix = matrix[indices]
0
corinna