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python - 理解 np.all 并获取删除的索引时缺少元素

coder 2024-06-04 原文

我有一个大小为 (400,40) 的数据集。有些列完全为零。它们不是计算所必需的(我需要忽略它们)，但需要它们来重写文件。

所以我使用 numpy 将其作为数组导入，完成初始化。但是当我尝试反转矩阵时出现问题(同样，计算需要)。据我所知，如果一个矩阵有一个完整的零列，则不可能将其反转 (det(M) = 0)。

所以我用它来获取非零列:

nonZero = dataSet[:, np.all(dataSet != 0, axis=0)]

(我也尝试在 np.all 中用 np.sum 对列求和)但它无缘无故地跳过了一些列。

例如，我的第一行有:

[ 0, -1, -2, -3, 181, 5451, 0, 0, 8, 8, 1, 9, 9, 1, 0.11, 0, 0 ] etc.

当我运行上面的代码时，我得到:

[ -1.  -2.  -3.  181.  8.  8.  1.  9.  9.  1.  ]

5451 和 0.11 消失，即使整列不等于 0 也不等于 0。

我还需要获取删除的列索引，因为我需要在计算后重新编写它们...

我不是最好的 Python 编码员，但我似乎无法解决问题，也无法理解为什么会这样。我最近学习了如何使用 numpy，而且我是初学者。这已经困扰我 2 天了。任何建议/帮助表示赞赏。

最佳答案

你的逻辑有问题。您不想丢弃所有值为非零 的列。鉴于您想要丢弃全为零的列的解释:

例如:

arr = np.array([[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1],
                [1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1],
                [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
                [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
                [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0]])
arr[:, ~np.all(arr == 0, axis=0)]
# array([[1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
#        [1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1],
#        [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
#        [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0],
#        [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0]])

但你也可以使用 np.any而不是 np.all:

arr[:, np.any(arr != 0, axis=0)]

关于python - 理解 np.all 并获取删除的索引时缺少元素，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45195073/

pythonallcodesectionprewindowspython-3.xnumpy

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