如何修改存储为列表的numpy数组行答案

【问题标题】：How to modify rows of numpy arrays stored as a list如何修改存储为列表的numpy数组行
【发布时间】：2020-10-26 10:00:14
【问题描述】：

我想修改存储在列表中的 numpy 数组行。我的 numpy 数组的长度不一样。我有几个巨大的 numpy 数组存储为列表。这是我的数据（为简单起见，我只复制了一小部分数组）：

elements= [array([[971, 466, 697, 1, 15, 18, 28],
                 [5445, 4, 301, 2, 12, 47, 5]]),
           array([[5883, 316, 377, 2, 9, 87, 1]])]

然后，我想用最后一列替换每一行的第四列，然后删除最后一列。我想得到以下结果：

[array([[971, 466, 697, 1, 28, 18],
        [5445, 4, 301, 2, 5, 47]]),
 array([[5883, 316, 377, 2, 1, 87]])]

我尝试了以下代码，但没有成功：

length=[len(i) for i in elements] # To find the length of each array
h=sum(length) # to find the total number of rows
for i in range (h):
    elements[:,[4,-1]] = elements[:,[-1,4]]
    elements=np.delete(elements,[-1],1)

我面临以下错误：

TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python arrays list numpy

【解决方案1】：

您可以在没有循环的情况下执行此操作，但它仍然比公认的解决方案慢（大数据的 1.75 倍）：

counts = list(map(len, elements))
arr = np.concatenate(elements)
arr[:, 4] = arr[:, -1]
new_elements = np.split(arr[:,:-1], np.cumsum(counts)[:-1])

numpy 的连接速度很慢。

【讨论】：

【解决方案2】：

一个简单的低效解决方案：

import numpy as np

elements= [np.array([[971, 466, 697, 1, 15, 18, 28],
                     [5445, 4, 301, 2, 12, 47, 5]]),
           np.array([[5883, 316, 377, 2, 9, 87, 1]])]

new_elements = list()
for arr in elements:
    arr[:, 4] = arr[:, -1]
    new_elements.append(arr[:, :-1])

新的列表输出为：

new_elements
Out[11]: 
[array([[ 971,  466,  697,    1,   28,   18],
        [5445,    4,  301,    2,    5,   47]]),
 array([[5883,  316,  377,    2,    1,   87]])]

【讨论】：

亲爱的@Mathieu，感谢您的解决方案。这正是我想要的。我很感激。

【解决方案3】：

试试这个

p=[]
for x in range(len(elements)):
    for y in range(len(elements[x])):
         p.append(list(elements[x][y][:4])+[elements[x][y][-1]]+[elements[x][y][-2]])
print(p)

[[971, 466, 697, 1, 28, 18],
[5445, 4, 301, 2, 5, 47],
[5883, 316, 377, 2, 1, 87]]

【讨论】：