Numpy - 根据数组提取 array2d 列

Question

我有一个形状为 (40, 926) 的多维 numpy 数组。 我还有一个 numpy 数组形状 (126)，其中包含表示有效列的随机索引。

现在，我想做的是根据这个索引掩码过滤我的多维数组：必须删除与这个索引不同的所有列，结果形状 (40,126)

所以，类似：

data = np.array([[]])
sel = np.asarray(idx.split(',')) 
print sel.shape #(126) array 404,410,500...1300
print X.shape #(40,926) 
for x in wave: #(926) array 400,401,402...1325
    for y in sel:
        if float(x) == float(y):
            index = np.where(wave == x)[0][0]
            arr =  X[:,index]
            data = np.append(data, arr, axis=1)
print data.shape #must be (40,126)
return data

发生错误：返回连接（（arr，值），轴=轴） ValueError: 所有输入数组的维数必须相同

Answer 1

如果 wave 和 sel 数组已经排序，你可以得到 wave where 的索引 wave == sel 并使用它们从矩阵中选择行

idx = wave.searchsorted(sel)
data = X[:, idx]