选择具有特定值的列答案

【问题标题】：Choosing a column which has a certain value选择具有特定值的列
【发布时间】：2022-01-17 08:15:48
【问题描述】：

我有一个如下的 numpy 数组

all = [[0 0 0],[0 0 1],[0 0 2], ... , [0 0 12]]

我试图只显示具有第三个值 12 的数组。在本例中为 [0 0 12]。当我执行我的代码时，我得到以下输出

[[0 0 0],[0 0 0],[0 0 12]]

我不知道为什么我得到那些 0 数组。我的代码如下。

for i in all:
  if i[2]==12:
    print(all[i]) ```

【问题讨论】：

不要将变量命名为 all，因为它会影响内置的 all() 函数。

标签： python python-3.x numpy

【解决方案1】：

您可以选择与您的条件相对应的所有数组值。

import numpy as np

arr = np.array([[0, 0, 0],
                [0, 0, 1],
                [0, 0, 2],
                [0, 0, 10],
                [0, 0, 11],
                [0, 0, 12]])

print(arr[arr[:,2]==12])

输出

[[ 0  0 12]]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用布尔掩码：

当你打印你的数组时，你会得到：

print(arr)
array([[ 0,  0,  0],
       [ 0,  0,  1],
       [ 0,  0,  2],
       [ 0,  0, 12]])

第三行是：

array([[ 0],
       [ 1],
       [ 2],
       [12]])

现在，您可以创建一个布尔掩码：

arr[:,2]==12

计算结果为

array([False, False, False,  True])

这意味着第 1-3 行没有 12 作为第三个元素，但第 4 行有。

所以你在arr上使用这个掩码：

arr[arr[:,2]==12]

输出：

array([[ 0,  0, 12]])

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个（我确信有一种最有效的方法而不是 for 循环，请查看 numpy 的文档或在 stackoverflow 中的此处）：

import numpy as np
# turn list of lists into a numpy array
all = np.array([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,12]])

# use enumerate if you want so you can have the index
for i,ar in enumerate(all.tolist()):
  # look for your value
  if ar[2]==12:
      # as you want the rows just do all[i]
      # if you want the column also all[i][3]
      print( all[i] )

【讨论】：