Desarrollo de Python
  1. Desarrollo de Python
  3. Extraer rango específico de columnas en una matriz numpy Python
Intereting Posts
Cómo aplanar una tupla en python El algoritmo de adivinación no parece funcionar, adivinando el número por Python Python script de importación en otra carpeta en el mismo nivel MemoryError al crear un producto cartesiano en Numpy ¿Las cadenas se direccionan por referencia o valor en Python? Refactorización para eliminar variable global en función recursiva. Multiplicando una cadena con un número en Python PyGObject y glade envían ventana al frente ¿Cómo puede una clase SQLAlchemy heredar correctamente a pesar de tener una relación ForeignKey complicada? Python tiempo para envejecer ¿Cómo convertir la lista de tuplas a múltiples listas? Los pandas encuentran coincidencias comunes entre 2 marcos de datos Cálculo de la permutación de 6 caracteres de un alfabeto. Barra de desplazamiento Tkinter para marco Contorno de matplotlib a partir de datos xyz: griddata índice no válido

Extraer rango específico de columnas en una matriz numpy Python

Tengo una matriz: 

e = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8], [ 4, 5, 6, 7, 5, 3, 2, 5], [ 8, 9, 10, 11, 4, 5, 3, 5]])

Quiero extraer la matriz por sus columnas en RANGO, si quiero tomar la columna en el rango 1 hasta 5, volverá 

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

¿Cómo resolverlo? Gracias

Puedes usar e [:, 1: 5] para recuperar lo que deseas. 

 In [1]: import numpy as np In [2]: e = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8], ...: [ 4, 5, 6, 7, 5, 3, 2, 5], ...: [ 8, 9, 10, 11, 4, 5, 3, 5]]) In [3]: e[:, 1:5] Out[3]: array([[ 1, 2, 3, 5], [ 5, 6, 7, 5], [ 9, 10, 11, 4]])

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

Los índices de fila y columna con nudos comienzan a contar en 0.

Las filas se especifican primero y luego la columna con una coma para separar la fila de la columna.

El “:” (dos puntos) se usa para atajar todas las filas o todas las columnas cuando se usa solo.

Cuando el especificador de fila o columna tiene un rango, entonces “:” se empareja con números que especifican el rango de inicio inclusivo y el rango de final exclusivo.

Por ejemplo 

 import numpy as np np_array = np.array( [ [ 1, 2, 3, ], [ 4, 5, 6, ], [ 7, 8, 9 ] ] ) first_row = np_array[0,:] first_row output: array([1, 2, 3]) last_column = np_array[:,2] last_column output: array([3, 6, 9]) first_two_vals = np_array[0,0:2] first_two_vals output: array([1, 2])