Python：按列值分隔矩阵答案

【问题标题】：Python: separate matrix by column valuesPython：按列值分隔矩阵
【发布时间】：2014-02-13 14:56:56
【问题描述】：

我有一个矩阵 A，它有 3 列，看起来有点像，但要大得多：

[[10 15 1.0]
 [21 13 1.0]
 [9  14 0.0]
 [14 24 1.0]
 [21 31 0.0]
 ...]

我想创建两个单独的矩阵：一个包含第三列=0.0 的所有数据，另一个包含第三列=1.0 的所有数据。所以本质上是按第三列中的值 0.0 或 1.0 拆分数据。

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix split

【解决方案1】：

如果您使用Numpy，请先找到第三列具有所需值的行，然后使用indexing 提取行。

演示

>>> import numpy
>>> A = numpy.array([[1, 0, 1],
                     [2, 0, 1],
                     [3, 0, 0],
                     [4, 0, 0],
                     [5, 0, 0]])
>>> A1 = A[A[:, 2] == 1, :] # extract all rows with the third column 1
>>> A0 = A[A[:, 2] == 0, :] # extract all rows with the third column 0
>>> A0
array([[3, 0, 0],
       [4, 0, 0],
       [5, 0, 0]])
>>> A1
array([[1, 0, 1],
       [2, 0, 1]])

【讨论】：

【解决方案2】：

>>> a
array([[ 10.,  15.,   1.],
       [ 21.,  13.,   1.],
       [  9.,  14.,   0.],
       [ 14.,  24.,   1.],
       [ 21.,  31.,   0.]])
>>> a[np.where(a[:,-1])]
array([[ 10.,  15.,   1.],
       [ 21.,  13.,   1.],
       [ 14.,  24.,   1.]])
>>> a[np.where(~a[:,-1].astype(bool))]
array([[  9.,  14.,   0.],
       [ 21.,  31.,   0.]])

【讨论】：

【解决方案3】：

以下是我们如何使用列表推导来分离矩阵，无需导入额外的库。首先，一个包含第三列所有数据的矩阵是0.0：

[x for x in matrix if x[2] == 0.0]

还有另一个矩阵，其中包含与第三列为 1.0 时相关的所有数据：

[x for x in matrix if x[2] == 1.0]

例如：

matrix = [[10, 15, 1.0],
          [21, 13, 1.0],
          [ 9, 14, 0.0],
          [14, 24, 1.0],
          [21, 31, 0.0]]

[x for x in matrix if x[2] == 0.0]
=> [[ 9, 14, 0.0],
    [21, 31, 0.0]]

[x for x in matrix if x[2] == 1.0]
=> [[10, 15, 1.0],
    [21, 13, 1.0],
    [14, 24, 1.0]]

【讨论】：