在numpy数组中获取每行特定列

Question

可能重复的问题：
numpy：按列访问数组

我有一个numpy数组（numpy被导入为np）

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

我可以通过gona[1][:]来获取第1行的整个列的值。

array([4, 5, 6])

但是如果我想获取所有行中特定列的所有值（比如我想要每一行的第1列的值），我会尝试gona[:][1]。但我得到的结果和之前是一样的。

这可能是什么原因呢？我该如何在numpy中做到这一点呢？

Answer 1

像这样：

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

# List comprehension, just get each element in 'gona', and then get first element in that list
out = [x[0] for x in gona]

print out

输出结果：

>>> 
[1, 4, 7, 10]
>>> 

Answer 2

在大括号的位置上似乎有一点小混淆，gona[:][1] 这个写法首先是从数组中选取所有的内容，然后再从这个数组中选择第二行。如果你想选择特定的列，可以把索引放在同一个方括号里，用逗号隔开：

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

gona[1,:]
Out[21]: array([4, 5, 6])

gona[:,1]
Out[22]: array([ 2,  5,  8, 11])

gona[:,0]
Out[23]: array([ 1,  4,  7, 10])

你也可以选择一系列的行，比如说：

gona[0:2,0] # only take the two first rows of the first column
Out[24]: array([2, 5])

Answer 3

其实你想要做的是这个：

>>> a
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]])
>>> a[:,1]
array([ 2,  5,  8, 11])

a[:] 这个写法会返回整个数组，所以 a[:][1] 就是返回数组 a 的第二行。我觉得这就是你困惑的地方。

想了解更多关于多维数组索引的信息，可以查看 这个部分，内容在 Numpy入门教程中。