NumPy सरणी से विशिष्ट पंक्तियों और स्तंभों का चयन करना

Question 1

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि मैं यहां क्या गलत कर रहा हूं।

मैं NumPy का उपयोग कर रहा हूं, और मेरे पास विशिष्ट पंक्ति सूचकांक और विशिष्ट कॉलम सूचकांक हैं जिनसे मैं चयन करना चाहता हूं। यहाँ मेरी समस्या का सार है:

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

ये क्यों हो रहा है? निश्चित रूप से मुझे पहली, दूसरी और चौथी पंक्तियों और पहली और तीसरी कॉलम का चयन करने में सक्षम होना चाहिए? परिणाम मैं उम्मीद कर रहा हूँ:

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

Question 2

फैंसी इंडेक्सिंग के लिए आपको प्रत्येक आयाम के लिए सभी सूचकांक प्रदान करने की आवश्यकता होती है। आप पहले एक के लिए 3 सूचकांक प्रदान कर रहे हैं, और दूसरे के लिए केवल 2, इसलिए त्रुटि। आप ऐसा कुछ करना चाहते हैं:

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

यह निश्चित रूप से लिखने के लिए एक दर्द है, इसलिए आप प्रसारण को आपकी मदद करने दे सकते हैं:

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

यदि आप सूचियों के साथ अनुक्रमणिका बनाते हैं, तो यह बहुत सरल है, सूचियाँ नहीं:

>>> 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]])

Question 3

Toan पता चलता है, एक सरल हैक सिर्फ पहली पंक्तियों का चयन करें, और तब से अधिक स्तंभों का चयन करने के लिए किया जाएगा कि ।

>>> 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]])

[संपादित करें] अंतर्निहित विधि: `np.ix_`

मुझे हाल ही में पता चला है कि numpy आपको वास्तव में @Jaime का सुझाव देने के लिए इन-बिल्ट वन-लाइनर देता है , लेकिन प्रसारण सिंटैक्स का उपयोग किए बिना (जो पठनीयता की कमी से ग्रस्त है)। डॉक्स से:

Ix_ का उपयोग करके जल्दी से इंडेक्स एरे का निर्माण किया जा सकता है जो क्रॉस उत्पाद को इंडेक्स करेगा। a[np.ix_([1,3],[2,5])]सरणी देता है [[a[1,2] a[1,5]], [a[3,2] a[3,5]]]।

तो आप इसे इस तरह से उपयोग करें:

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

और जिस तरह से यह काम करता है वह Jaime द्वारा सुझाए गए तरीके को संरेखित करने में ध्यान रखता है, ताकि प्रसारण ठीक से हो सके:

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

इसके अलावा, जैसा कि एक टिप्पणी में माइक कहता है, np.ix_को एक दृश्य वापस करने का फायदा है, जो मेरे पहले (पूर्व-संपादन) उत्तर में नहीं था। इसका मतलब है कि अब आप अनुक्रमित सरणी में असाइन कर सकते हैं :

>>> 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]])

Question 4

उपयोग:

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

या:

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

Question 5

इसका उपयोग करना np.ix_सबसे सुविधाजनक तरीका है (जैसा कि दूसरों द्वारा उत्तर दिया गया है), लेकिन यहाँ एक और दिलचस्प तरीका है:

>>> rows = [0, 1, 3]
>>> cols = [0, 2]

>>> a[rows].T[cols].T

array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [12, 14]])

NumPy सरणी से विशिष्ट पंक्तियों और स्तंभों का चयन करना

[संपादित करें] अंतर्निहित विधि: np.ix_

[संपादित करें] अंतर्निहित विधि: `np.ix_`