访问特定列数组 numpy - Python

在处理数据时，我们经常需要只访问特定的列。如果我们使用 Python 的 List，我们可以通过切片或循环来获取特定的列。但是，使用 NumPy 数组，我们可以更加高效地访问任何给定的列。

为了访问特定的列，我们可以使用 NumPy 的 [:, col_index] 索引语法。例如，如果我们有一个 3 列的数组 arr，我们可以访问第二列的所有元素如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col_2 = arr[:, 1]

print(col_2)  # 输出：[2 5 8]

我们还可以在同一行中访问多个列。通过在索引中传入列的索引列表，我们可以获取所有指定列的元素。例如，假设我们有一个包含 4 列的数组 arr，我们可以访问第 1、3、4 列的所有元素如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[11, 22, 33, 44], [55, 66, 77, 88], [99, 111, 222, 333]])
cols_1_3_4 = arr[:, [0, 2, 3]]

print(cols_1_3_4)  # 输出：[[ 11  33  44]
                  #      [ 55  77  88]
                  #      [ 99 222 333]]

在这个例子中，我们传入了一个包含索引 0、2 和 3 的列表来访问我们想要的列。

总结一下，访问特定的列是 NumPy 数组处理数据的常见需求。使用 [:, col_index] 索引语法，我们可以快速轻松地获取任何给定的列或多个列。