如何根据条件从NumPy矩阵中获取行的子集？

Question

如何返回与给定条件匹配的NumPy矩阵的行集？

这是一个Numpy Matrix对象

>>> X

matrix([['sunny', 'hot', 'high', 'FALSE'],
        ['sunny', 'hot', 'high', 'TRUE'],
        ['overcast', 'hot', 'high', 'FALSE'],
        ['rainy', 'mild', 'high', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
        ['overcast', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
        ['sunny', 'mild', 'high', 'FALSE'],
        ['sunny', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'mild', 'normal', 'FALSE'],
        ['sunny', 'mild', 'normal', 'TRUE'],
        ['overcast', 'mild', 'high', 'TRUE'],
        ['overcast', 'hot', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'mild', 'high', 'TRUE']], 
       dtype='|S8')

我想获得第一列值为'rainy'的所有行的集合，因此它尝试了

>>> X[X[:,0]=='rainy']

matrix([['rainy', 'rainy', 'rainy', 'rainy', 'rainy']], 
       dtype='|S8')

但是我想要这样的输出

matrix([['rainy', 'mild', 'high', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
        ['rainy', 'mild', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'mild', 'high', 'TRUE']], 
       dtype='|S8')

应该怎么做？

Answer 1

>>> X[(X[:, 0] == 'rainy').ravel(), :]
matrix([['rainy', 'mild', 'high', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
        ['rainy', 'mild', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'mild', 'high', 'TRUE']], 
       dtype='|S8')

如果您查看比较结果：

>>> X[:, 0] == 'rainy'
array([[False],
       [False],
       [False],
       [ True],
       [ True],
       [ True],
       [False],
       [False],
       [False],
       [ True],
       [False],
       [False],
       [False],
       [ True]], dtype=bool)

这需要使用ravel展平为向量：

(X[:, 0] == 'rainy').ravel()
array([False, False, False,  True,  True,  True, False, False, False,
        True, False, False, False,  True], dtype=bool)

对于其他约束，可以使用：

X[(X[:, 0] == 'rainy').ravel() & (X[:, 1] == 'cool').ravel(), :]
matrix([['rainy', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
        ['rainy', 'cool', 'normal', 'TRUE']], 
       dtype='|S8')

Answer 2

有多种方法可以做到这一点。

foo = np.where(X[:, 0] == 'rainy') # get the index
X[foo, :]                          # The result you want.