python - sumar - ¿Cómo se extrae una columna de una matriz multidimensional?

posiciones en una matriz python

Question

¿Alguien sabe cómo extraer una columna de una matriz multidimensional en Python?

Answer 1

¡Echale un vistazo!

a = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
a2 = zip(*a)
a2[0]

es lo mismo que el anterior, excepto que de alguna manera es más nítido que el zip haga el trabajo, pero requiere arreglos únicos como argumentos, la sintaxis * a desempaqueta el arreglo multidimensional en argumentos de arreglo único

Answer 2

¿Podría ser que estás usando una matriz NumPy ? Python tiene el módulo de array , pero eso no admite matrices multidimensionales. Las listas normales de Python también son unidimensionales.

Sin embargo, si tiene una lista bidimensional simple como esta:

A = [[1,2,3,4],
[5,6,7,8]]

entonces puedes extraer una columna como esta:

def column(matrix, i):
return [row[i] for row in matrix]

Extrayendo la segunda columna (índice 1):

>>> column(A, 1)
[2, 6]

O, alternativamente, simplemente:

>>> [row[1] for row in A]
[2, 6]

Answer 3

A pesar de usar zip(*iterable) para transponer una lista anidada, también puede usar lo siguiente si las listas anidadas varían en longitud:

map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])

resultados en:

[(1, 4, 6), (2, 5, None), (3, None, None)]

La primera columna es así:

map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])[0]
#>(1, 4, 6)

Answer 4

Bueno, un poco tarde ...

En caso de que el rendimiento sea importante y sus datos tengan forma rectangular, también puede almacenarlos en una dimensión y acceder a las columnas mediante cortes regulares, por ejemplo ...

A = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] #< assume this 4x2-matrix
B = reduce( operator.add, A ) #< get it one-dimensional
def column1d( matrix, dimX, colIdx ):
return matrix[colIdx::dimX]
def row1d( matrix, dimX, rowIdx ):
return matrix[rowIdx:rowIdx+dimX]
>>> column1d( B, 4, 1 )
[2, 6]
>>> row1d( B, 4, 1 )
[2, 3, 4, 5]

Lo bueno es que esto es realmente rápido. Sin embargo , ¡los índices negativos no funcionan aquí! Entonces no puedes acceder a la última columna o fila por índice -1.

Si necesita indexación negativa, puede sintonizar un poco las funciones de acceso, p. Ej.

def column1d( matrix, dimX, colIdx ):
return matrix[colIdx % dimX::dimX]
def row1d( matrix, dimX, dimY, rowIdx ):
rowIdx = (rowIdx % dimY) * dimX
return matrix[rowIdx:rowIdx+dimX]

Answer 5

Creo que quieres extraer una columna de una matriz, como una matriz a continuación

import numpy as np
A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])

Ahora si quieres obtener la tercera columna en el formato

D=array[[3],
[7],
[11]]

Entonces primero necesitas hacer que la matriz sea una matriz

B=np.asmatrix(A)
C=B[:,2]
D=asarray(C)

Y ahora puede hacer cálculos basados ​​en elementos de forma muy similar a lo que haría en Excel.

Answer 6

El operador de elemento de elemento también puede ayudar, si le gusta el estilo de mapa y reducir Python, en lugar de listas de comprensión, ¡para obtener un poco de variedad!

# tested in 2.4
from operator import itemgetter
def column(matrix,i):
f = itemgetter(i)
return map(f,matrix)
M = [range(x,x+5) for x in range(10)]
assert column(M,1) == range(1,11)

Answer 7

Prefiero la siguiente sugerencia: tener la matriz llamada matrix_a y usar matrix_a , por ejemplo:

import numpy as np
matrix_a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
column_number=2
# you can get the row from transposed matrix - it will be a column:
col=matrix_a.transpose()[column_number]

Answer 8

Puedes usar esto también:

values = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
values[...,0] # first column
#[1,4]

Nota: Esto no funciona para la matriz incorporada y no está alineado (por ejemplo, np.array ([[1,2,3], [4,5,6,7]]))

Answer 9

Si quiere tomar más de una columna simplemente use slice:

 a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
print(a[:, [1, 2]])
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]

Answer 10

Si tienes una matriz como

a = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]

Luego extraes la primera columna así:

[row[0] for row in a]

Entonces el resultado es así:

[1, 2, 3]

Answer 11

Todas las columnas de una matriz en una nueva lista:

N = len(matrix)
column_list = [ [matrix[row][column] for row in range(N)] for column in range(N) ]

Answer 12

Una forma más de usar matrices

>>> from numpy import matrix
>>> a = [ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]
>>> matrix(a).transpose()[1].getA()[0]
array([2, 5, 8])
>>> matrix(a).transpose()[0].getA()[0]
array([1, 4, 7])

Answer 13

digamos que tenemos n X m matriz ( n filas y m columnas) decir 5 filas y 4 columnas

matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]

Para extraer las columnas en python, podemos usar la comprensión de listas como esta

[ [row[i] for row in matrix] for in range(4) ]

Puede reemplazar 4 por el número de columnas que tenga su matriz. El resultado es

[ [1,5,9,13,17],[2,10,14,18],[3,7,11,15,19],[4,8,12,16,20] ]

Answer 14

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
>>> A
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])
>>> A[:,2] # returns the third columm
array([3, 7])

Ver también: "numpy.arange" y "remodelar" para asignar memoria

Ejemplo: (Asignación de una matriz con forma de matriz (3x4))

nrows = 3
ncols = 4
my_array = numpy.arange(nrows*ncols, dtype=''double'')
my_array = my_array.reshape(nrows, ncols)

Answer 15

>>> x = arange(20).reshape(4,5)
>>> x array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])

si quieres la segunda columna, puedes usar

>>> x[:, 1]
array([ 1, 6, 11, 16])

Answer 16

[matrix[i][column] for i in range(len(matrix))]

Answer 17

def get_col(arr, col):
return map(lambda x : x[col], arr)
a = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12],[13,14,15,16]]
print get_col(a, 3)

función de mapa en Python es otro camino por recorrer.