numpy的 - 从切片二维数组的行或列向量 [英] Numpy - slicing 2d row or column vector from array

问题描述

我试图找到一个整洁的小把戏从二维数组切片行/列，并获得（col_size×1）或<$ C数组$ C>（1×row_size）。

I'm trying to find a neat little trick for slicing a row/column from a 2d array and obtaining an array of (col_size x 1) or (1 x row_size).

难道还有比使用 numpy.reshape（）每次切片后？

Is there an easier way than to use numpy.reshape() after every slicing?

干杯，
斯蒂芬

Cheers, Stephan

推荐答案

您可以切片，并在一次操作中插入一个新的轴心。例如，这里有一个二维数组：

You can slice and insert a new axis in one single operation. For example, here's a 2D array:

>>> a = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

要切出一个单一的列的（形状的返回数组（2,1）），切片与无作为第三维：

To slice out a single column (returning array of shape (2, 1)), slice with None as the third dimension:

>>> a[:, 1, None]
array([[2],
       [5]])

要切出一个单一的行的（返回形状（1阵列，3）），切片与无作为第二个维度：

To slice out a single row (returning array of shape (1, 3)), slice with None as the second dimension:

>>> a[0, None, :]
array([[1, 2, 3]])

这篇关于numpy的 - 从切片二维数组的行或列向量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！