根据两列中的值删除一行 numpy 数组答案

【问题标题】：Remove row of numpy array based on values from two columns根据两列中的值删除一行 numpy 数组
【发布时间】：2016-12-30 21:33:16
【问题描述】：

我有一个四列多行的 numpy 数组：

>>> dat
array([['4/5/2004', '17', 0.0, 0.0],
   ['4/5/2004', '7', 0.0, 0.0],
   ['4/5/2004', '19:48:20', 58.432488, -135.9202205],
   ['4/5/2004', '19:48:32', 58.432524300000004, 0.0],
   ['4/5/2004', '19:48:36', 58.4325365, -150.9202813]], dtype=object)

我想删除第 3 列或第 4 列中的值等于 0 的所有行，因此结果将是：

   ([['4/5/2004', '19:48:20', 58.432488, -135.9202205],
   ['4/5/2004', '19:48:36', 58.4325365, -150.9202813]])

我可以一次做一列：

a = dat[~(dat[:,2]==0), :]

它返回第 3 列中的值不等于 0 的行。我可以对多列迭代地执行此操作，但在一个命令中完成所有操作会很方便。

我认为类似以下两个示例的方法会起作用（但它们不起作用）：

a = dat[~(dat[:,2]==0), :] or dat[~(dat[:,3]==0), :] 
a = dat[~(dat[:,2&3]==0), :]

希望我缺少一些简单的语法，并且在 numpy 帮助中找不到。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

假设数据数组是2D，我们可以切片并寻找有效的-

dat[~(dat[:,2:4]==0).any(1)]

或者，我们可以在!=0 上使用np.all -

dat[(dat[:,2:4]!=0).all(1)]

当感兴趣的列不连续时，我们需要使用这些列 ID 对它们进行切片并使用相同的技术。因此，假设要检查的列 ID 存储在名为 colID 的数组或列表中，那么我们将修改方法，如下所示 -

dat[~(dat[:,colID]==0).any(1)]
dat[(dat[:,colID]!=0).all(1)]

因此，对于第 3 列和第 4 列的规定情况，我们将有：colID = [2,3]。

【讨论】：

你可以做2:4 -> 2:。
嘿，我喜欢你做逻辑和/或减少的方式。
所有答案都完全符合我的要求。我选择这个是因为这个命令看起来最简洁。
@MadPhysicist 来自 MATLAB 背景，我首先想到的是 :)
有道理。我也来自 MATLAB，但 numpy 已经有一段时间是我的生计了，所以 reduce 先跳出来。

【解决方案2】：

用&怎么样：

>>> dat[(dat[:,2] != 0) & (dat[:,3] != 0), :]
array([['4/5/2004', '19:48:20', 58.432488, -135.9202205],
       ['4/5/2004', '19:48:36', 58.4325365, -150.9202813]], dtype=object)

这会产生逐元素的“和”。

我已将其更改为!= 0，因此& 避免了~ 的额外反转。

【讨论】：

【解决方案3】：

你得到了使用or 在概念上正确的想法。主要区别在于您要执行逻辑或 (|) 或逻辑与 (&)（就像您使用逻辑非 (~)）。

这是因为像dat[:,3] == 0 这样的操作会创建一个与dat 的列大小相同的数组或布尔值。当此数组用作索引时，numpy 将其解释为掩码。拆分掩码数组以突出这个概念：

mask = (dat[:, 2] != 0) & (dat[:, 3] != 0)
dat = dat[mask, :]

另一种计算掩码的方法如下：

mask = np.logical_and.reduce(dat[:, 2:] != 0, axis=1)

np.logical_and.reduce 通过将np.logical_and（处理& 运算符的函数）应用于行来缩小列（axis=1）的输入数组，因此您会得到一个 True，其中所有元素每行的选定部分为 True。

【讨论】：