Cách chọn các cột cụ thể trong mảng numpy?

Question

Giả sử tôi có mảng numpy 20x100. Tôi muốn chọn tất cả các cột ngoại trừ nói 50. Vì vậy, tôi đã theo dõi chủ đề này Extracting specific columns in numpy array nhưng nó không giúp được gì. Tôi đã thử sử dụng

x=Z[:,[:49,51:]] 

nhưng đã đưa ra lỗi. Trong R, thật dễ dàng để làm điều này

x=Z[,c(1:49,51:100)] 

Nhưng không thể tìm ra bằng Python. Xin vui lòng giúp đỡ. Cảm ơn

Answer 1

Một cách để có được một R-like cú pháp ở đây sẽ là sử dụng np.r_:

>>> Z = np.arange(2000).reshape(20, 100) 
>>> Z.shape 
(20, 100) 
>>> x = Z[:,np.r_[:49,50:100]] 
>>> x.shape 
(20, 99) 
>>> x[0,48:52] 
array([48, 50, 51, 52]) 

và chúng tôi thấy rằng cột thứ 50 (có số 49) bị thiếu từ x.

Answer 2

này sẽ làm việc:

>>> a = np.arange(2000).reshape(20, 100) 
>>> b = a[:, np.arange(a.shape[1]) != 50] 
>>> b.shape 
(20, 99) 

Answer 3

Bạn chỉ có thể xóa cột thứ 50 sử dụng np.delete():

A = np.delete(A, 50, 1) 

Demo:

>>> import numpy as np 
>>> A = np.arange(100).reshape(25,4) 
>>> A 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 9, 10, 11], 
     [12, 13, 14, 15], 
     [16, 17, 18, 19], 
     [20, 21, 22, 23], 
     [24, 25, 26, 27], 
     [28, 29, 30, 31], 
     [32, 33, 34, 35], 
     [36, 37, 38, 39], 
     [40, 41, 42, 43], 
     [44, 45, 46, 47], 
     [48, 49, 50, 51], 
     [52, 53, 54, 55], 
     [56, 57, 58, 59], 
     [60, 61, 62, 63], 
     [64, 65, 66, 67], 
     [68, 69, 70, 71], 
     [72, 73, 74, 75], 
     [76, 77, 78, 79], 
     [80, 81, 82, 83], 
     [84, 85, 86, 87], 
     [88, 89, 90, 91], 
     [92, 93, 94, 95], 
     [96, 97, 98, 99]]) 
>>> 
>>> A = np.delete(A, 2, 1) 
>>> A 
array([[ 0, 1, 3], 
     [ 4, 5, 7], 
     [ 8, 9, 11], 
     [12, 13, 15], 
     [16, 17, 19], 
     [20, 21, 23], 
     [24, 25, 27], 
     [28, 29, 31], 
     [32, 33, 35], 
     [36, 37, 39], 
     [40, 41, 43], 
     [44, 45, 47], 
     [48, 49, 51], 
     [52, 53, 55], 
     [56, 57, 59], 
     [60, 61, 63], 
     [64, 65, 67], 
     [68, 69, 71], 
     [72, 73, 75], 
     [76, 77, 79], 
     [80, 81, 83], 
     [84, 85, 87], 
     [88, 89, 91], 
     [92, 93, 95], 
     [96, 97, 99]]) 

Answer 4

Ngoài ra, bạn có thể cho iloc

import numpy as np 
import pandas as pd 
data = np.random.normal(size=2000).reshape(20, 100) 
df = pd.DataFrame(data, columns=list(range(1,101))) 
df.iloc[:,list(range(49)) + list(range(50, 100))]