Numpy 2d配列(または行列)が与えられた場合、i番目以外のすべての列を抽出したいと思います。
例から
1 2 3 4
2 4 6 8
3 6 9 12
私が持ちたいのは、例えば.
1 2 3
2 4 6
3 6 9
または
1 2 4
2 4 8
3 6 12
Pythonでこれを行う方法は見つかりません。指定した列を簡単に抽出できるようになりました
a[:,n]
または
a[:,[n,n+1,n+5]]
しかし、1つ以外のすべてを抽出するのはどうでしょうか。
とにかくコピーを返すことになるので、一般的なケースでは np.delete
:
>>> a = np.arange(12).reshape(3, 4)
>>> np.delete(a, 2, axis=1)
array([[ 0, 1, 3],
[ 4, 5, 7],
[ 8, 9, 11]])
最後の要素を除外するスライスを使用します。
In [19]: a[:,:-1]
Out[19]:
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
最後の要素以外のものが必要な場合は、選択するリストを作成します。
In [20]: selector = [x for x in range(a.shape[1]) if x != 2]
In [21]: a[:, selector]
Out[21]:
array([[ 1, 2, 4],
[ 2, 4, 8],
[ 3, 6, 12]])
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html
Numpyの 高度なスライス を見てください
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3,4], [2,4,6,8], [3,6,9,12]])
>>> a[:,np.array([True, True, False, True])]
array([[ 1, 2, 4],
[ 2, 4, 8],
[ 3, 6, 12]])
すでに与えられた答えは、列のリストを除くすべてを選択するために簡単に適合させることができますが、ここにいくつかの明示的な例を示します。
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.arange(12).reshape(3, 4)
In [3]: a
Out[3]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [4]: drop_cols = [0, 3]
# option 1: delete the columns you don't want (like @Jaime)
# (this is really the most straightforward)
In [5]: np.delete(a, drop_cols, axis=1)
Out[5]:
array([[ 1, 2],
[ 5, 6],
[ 9, 10]])
# option 2: pass the indices of columns to keep (like @chrisb)
In [6]: a[:, [i for i in range(a.shape[1]) if i not in drop_cols]]
Out[6]:
array([[ 1, 2],
[ 5, 6],
[ 9, 10]])
# option 3: use an array of T/F for each col (like @Peter Gibson)
In [7]: a[:, [i not in drop_cols for i in range(a.shape[1])]]
Out[7]:
array([[ 1, 2],
[ 5, 6],
[ 9, 10]])