numpy सरणी में विशिष्ट कॉलम का चयन कैसे करें?

Question

मान लीजिए कि मेरे पास 20x100 numpy सरणी है। मैं 50 वें कहकर सभी कॉलम चुनना चाहता हूं। तो मैं इस धागे Extracting specific columns in numpy array का पालन कर रहा था लेकिन इससे मदद नहीं मिली। मैंने

x=Z[:,[:49,51:]] 

का उपयोग करने का प्रयास किया लेकिन त्रुटि दे रही थी। आर में यह

x=Z[,c(1:49,51:100)] 

लेकिन पाइथन में नहीं पता लगाना आसान है। कृपया मदद करें। धन्यवाद

Answer 1

एक तरह से एक आर की तरह पाने के लिए यहां वाक्यविन्यास np.r_ का उपयोग करना होगा:

>>> Z = np.arange(2000).reshape(20, 100) 
>>> Z.shape 
(20, 100) 
>>> x = Z[:,np.r_[:49,50:100]] 
>>> x.shape 
(20, 99) 
>>> x[0,48:52] 
array([48, 50, 51, 52]) 

और हम देखते हैं कि 50 वें कॉलम (संख्या 4 9 के साथ) x से गायब है।

Answer 2

यह काम करेगा:

>>> a = np.arange(2000).reshape(20, 100) 
>>> b = a[:, np.arange(a.shape[1]) != 50] 
>>> b.shape 
(20, 99) 

Answer 3

आप बस 50 वीं स्तंभ np.delete() का उपयोग कर नष्ट कर सकते हैं:

A = np.delete(A, 50, 1) 

डेमो:

>>> import numpy as np 
>>> A = np.arange(100).reshape(25,4) 
>>> A 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 9, 10, 11], 
     [12, 13, 14, 15], 
     [16, 17, 18, 19], 
     [20, 21, 22, 23], 
     [24, 25, 26, 27], 
     [28, 29, 30, 31], 
     [32, 33, 34, 35], 
     [36, 37, 38, 39], 
     [40, 41, 42, 43], 
     [44, 45, 46, 47], 
     [48, 49, 50, 51], 
     [52, 53, 54, 55], 
     [56, 57, 58, 59], 
     [60, 61, 62, 63], 
     [64, 65, 66, 67], 
     [68, 69, 70, 71], 
     [72, 73, 74, 75], 
     [76, 77, 78, 79], 
     [80, 81, 82, 83], 
     [84, 85, 86, 87], 
     [88, 89, 90, 91], 
     [92, 93, 94, 95], 
     [96, 97, 98, 99]]) 
>>> 
>>> A = np.delete(A, 2, 1) 
>>> A 
array([[ 0, 1, 3], 
     [ 4, 5, 7], 
     [ 8, 9, 11], 
     [12, 13, 15], 
     [16, 17, 19], 
     [20, 21, 23], 
     [24, 25, 27], 
     [28, 29, 31], 
     [32, 33, 35], 
     [36, 37, 39], 
     [40, 41, 43], 
     [44, 45, 47], 
     [48, 49, 51], 
     [52, 53, 55], 
     [56, 57, 59], 
     [60, 61, 63], 
     [64, 65, 67], 
     [68, 69, 71], 
     [72, 73, 75], 
     [76, 77, 79], 
     [80, 81, 83], 
     [84, 85, 87], 
     [88, 89, 91], 
     [92, 93, 95], 
     [96, 97, 99]]) 

Answer 4

वैकल्पिक रूप से, आप iloc

import numpy as np 
import pandas as pd 
data = np.random.normal(size=2000).reshape(20, 100) 
df = pd.DataFrame(data, columns=list(range(1,101))) 
df.iloc[:,list(range(49)) + list(range(50, 100))]