NumPy ndarray中的行选择

在NumPy中，ndarray是一个多维数组对象，与其他大多数数据结构不同，ndarray提供了类似于Python中列表（list）的许多特殊功能。在本文中，我们将重点关注如何从一个ndarray中选择行，以及一些需要注意的细节。

阅读更多：Numpy 教程

选择行

选择行的方法有很多种，包括：

1. 切片法

可以使用与切片列表类似的方式来选择行。例如，如果我们有一个5×5的ndarray，我们可以选择前两行如下：

import numpy as np

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
print(arr[:2])

输出：

[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

注意，这里使用的是Python中的左闭右开的切片方式。

2. 整数索引顺序法

您可以使用整数索引的顺序，手动选择要选择的行。以下代码将选择第1、3和4行：

import numpy as np

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
print(arr[[0,2,3]])

输出：

[[ 0  1  2  3  4]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]

3. 布尔索引法

您可以创建一个逻辑数组，并仅选择布尔数组值为True的行。例如，以下代码将选择数组中所有奇数行：

import numpy as np

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
print(arr[arr[:,0] % 2 == 1])

输出：

[[ 5  6  7  8  9]
 [15 16 17 18 19]]

该例子中，使用了布尔索引，其中arr[:,0] % 2 1是一个逻辑数组，它指示第一列中的每一行是否为奇数。在这个例子中，前两排被选中。

坑

虽然选择行非常简单，但您需要注意一些陷阱，以避免出现错误。以下是一些值得注意的点：

1. 使用布尔索引时，必须确保布尔数组的长度与ndarray数组的长度相同。如果布尔数组长度较短，将会出现IndexError。

例如，以下代码会返回一个IndexError：

import numpy as np

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
print(arr[[True, False]])

输出：

IndexError: boolean index array has incompatible dimensions for array with shape (5,5)

要解决这个问题，您可以使用完整的布尔索引数组，或使用切片来选择行。

2. 当对ndarray进行切片时，请确保您使用的切片符合ndarray的形状规则。如果您使用的切片超出了ndarray的范围，将会出现IndexError。

例如，以下代码会返回一个IndexError：

import numpy as np

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
print(arr[6:8])

输出：

IndexError: index 6 is out of bounds for axis 0 with size 5

要解决这个问题，您可以使用较小的切片，或使用其他选择行的方法。

总结

选择ndarray的行只需要几个简单的方法，包括使用切片、整数索引和布尔索引。记住一些细节，这将帮助您避免在选择ndarray的行时出现错误。祝愉快编程！