python不改变二维数组相对位置，得到对应行（列/元素）满足条件的新数组

骑猪看日落 2022-03-30 15:42 298阅读 0赞

## python不改变二维数组相对位置，得到对应行（列）满足条件的新数组 ##

有时候，程序中会用到不改变二维数组相对位置，得到元素满足对应条件的行。

比如，给定一个坐标数组，要求剔除掉x，y坐标不满足>0条件的坐标。

### 引子：一维数组 ###

对于一维数组来说，实现这个功能很简单。有多种方法可以选择。

#### 方法一：直接法 ####

A = np.array([1,2,3,4,5,6,0,-2,7,8,9])
    result = A[A>0]
    # 输出：array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])。可以看到已经删掉了小于0的元素 
    print(result)

#### 方法二：where()+数组切片 ####

通过np.where()函数获取满足条件的元素所在的位置，然后利用数组切片找出。

A = np.array([1,2,3,4,5,6,0,-2,7,8,9])
    ind = np.where(A>0)
    result = A[ind]
    # 输出：array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])。可以看到已经删掉了小于0的元素 
    print(result)

### 二维数组 ###

对于二维数组来说，使用上边两个方法都会导致数组展开成一维的，如下。

#首先生成一个2行6列的随机整数组
    A= np.random.randint(-4,4,(2,6))
    print("A:",A)#每次运行生成的数组不一样
    #方法一：
    ind = np.where(A>0)
    result1 = A[ind]
    print("result1:",result1)
    
    #方法二：
    result2 = A[A>0]
    print("result2:",result2)
    
    #方法三：同方法二，只是使用了array.nonzero()函数寻找非0索引
    ind = A.nonzero()
    result3 = A[ind]
    print("result3:",result3)

运行结果：

A：
    [[ 1 -3  0  1  3  2]
     [ 0  1  1 -3  0  2]]
    result1:
    array([1, 1, 3, 2, 1, 1, 2])
    result2:
    array([1, 1, 3, 2, 1, 1, 2])
    result3:
    array([1, 1, 3, 2, 1, 1, 2])

可以看到，以上三种方法都改变了数组本来的结构。展成了一维数组。

要想维持数组本来的结构，就需要用到 `all()` 和 `any()` 函数。

他们的实现原理是：对数组中的每个元素判断的逻辑值再按行（列）进行一个逻辑合并。

可选参数：axis

*  axis =0 列。
 *  axis = 1行。

两两组合之下，可以灵活地实现四种功能。比如，对于一个二维数组A来说：

A= np.array([[1,-3,0,1,3,2],[0,1,1,-3,0,2]])
    print("A:",A)
    
    ind1 = (A>0).all(0)#找出所有元素都大于零的列索引
    res1 = A[:,ind1] #得到A元素中每个元素均大于0的列
    print("res1:",res1)
    
    ind2 = (A>0).any(0)#找出任一元素大于零的列索引
    res2 = A[:,ind2]#得到A元素中任一元素大于0的列
    print("res2:",res2)
    
    ind3 = (A>0).all(1)#找出所有元素都大于零的行索引
    res3 = A[ind3,:]#得到A元素中所有元素都大于0的行
    print("res3:",res3)
    
    ind4 = (A>0).any(1)#找出任一元素大于零的行索引
    res4 = A[ind4,:]#得到A元素中任一元素大于0的行
    print("res4:",res4)

返回结果如下：

A: [[ 1 -3  0  1  3  2]
     [ 0  1  1 -3  0  2]]
     
    res1: 
    [[2]
     [2]]
     
    res2:
     [[ 1 -3  0  1  3  2]
     [ 0  1  1 -3  0  2]]
     
    res3: []
    
    res4: 
    [[ 1 -3  0  1  3  2]
     [ 0  1  1 -3  0  2]]

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最后，补充一下MATLAB实现类似功能的语句：`B = A(:,all(A > 0,1))` ，两者很相似，但是从语法简洁性来看，还是MATLAB更简洁一点。革命尚未成功，python仍需努力啊！