Как подмножество массива Numpy с исключением

#python #numpy

Вопрос:

В Numpy вы можете подмножить определенные столбцы, указав список или целое число. Например:

 a = np.ones((10, 5))

a[:,2] or a[:,[1,3,4]]

Но как сделать исключение? Где он возвращает все остальные столбцы, кроме 2 или [1,3,4] .

Причина в том, что я хочу сделать все остальные столбцы нулями, кроме одного или списка выбранных столбцов, например:

 a[:, exclude(1)] *= 0

Я могу сгенерировать новый массив нулей с той же формой, а затем просто присвоить определенный столбец новой переменной. Но мне интересно, есть ли более эффективный способ

Спасибо

1. Используйте np.isin для создания маски и используйте индексацию столбцов, как вы делаете.

2. Я надеюсь, что что-то есть np.isnotin..

3. @J_yang Передать invert=True np.isin (или иным образом свести на нет результат с ~ помощью).

Ответ №1:

Один из способов — самостоятельно сгенерировать список индексов:

 >>> a[:,list(i for i in range(a.shape[1]) if i not in set((2,1,3,4)))]
array([[ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.]])

или исключить один столбец (после вашего редактирования):

 >>> a[:,list(i for i in range(a.shape[1]) if i != 1)]*= 0

или, если вы часто используете это и хотите использовать функцию (которая не будет вызываться except , поскольку это ключевое слово Python:

 def exclude(size,*args):
    return [i for i in range(size) if i not in set(args)] #Supports multiple exclusion

итак, теперь

 a[:,exclude(a.shape[1],1)]

работает.

@jdehesa упоминает из Numpy 1.13, который вы можете использовать

 a[:, np.isin(np.arange(a.shape[1]), [2, 1, 3, 4], invert=True)]

а также для чего-то внутри самого Numpy.

Ответ №2:

np.delete использует логическую маску для удаления / выбора элементов.

 In [27]: arr = np.arange(24).reshape(3,8)                                       

In [29]: mask = np.ones(arr.shape[1], bool)                                     
In [30]: mask[[1,3,4]] = False                                                  
In [31]: mask                                                                   
Out[31]: array([ True, False,  True, False, False,  True,  True,  True])

In [32]: arr[:,mask]                                                            
Out[32]: 
array([[ 0,  2,  5,  6,  7],
       [ 8, 10, 13, 14, 15],
       [16, 18, 21, 22, 23]])
In [33]: arr[:,mask] *= 0                                                       
In [34]: arr                                                                    
Out[34]: 
array([[ 0,  1,  0,  3,  4,  0,  0,  0],
       [ 0,  9,  0, 11, 12,  0,  0,  0],
       [ 0, 17,  0, 19, 20,  0,  0,  0]])

Легко перевернуть, например, маску, чтобы включить:

 In [35]: arr[:,~mask]                                                           
Out[35]: 
array([[ 1,  3,  4],
       [ 9, 11, 12],
       [17, 19, 20]])