根据每一行的第一个元素返回NumPy数组的子集

Question

我正在尝试获取给定NumPy数组alist的子集x ，以使每行的第一个元素必须在列表r中 。

>>> import numpy 
>>> alist = numpy.array([(0, 2), (0, 4), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (4, 1), (4, 3), (4, 2)])
>>> alist
array([[0, 2],
   [0, 4],
   [1, 3],
   [1, 4],
   [2, 1],
   [3, 1],
   [3, 2],
   [4, 1],
   [4, 3],
   [4, 2]])
>>> r = [1,3]
>>> x = alist[where first element of each row is in r] #this i need to figure out.
>>> x
array([[1, 3],
   [1, 4],
   [3, 1],
   [3, 2]])

有什么简单的方法（无需循环，因为我拥有大量数据集）即可在Python中执行此操作？

Answer 1

从输入数组中切出第一列（基本上从每一行中选择第一个elem），然后使用np.in1d和r作为第二个输入，以创建此类有效行的掩码，最后使用掩码选择该数组的行有效的。

因此，实现将像这样-

alist[np.in1d(alist[:,0],r)]

样品运行-

In [258]: alist   # Input array
Out[258]: 
array([[0, 2],
       [0, 4],
       [1, 3],
       [1, 4],
       [2, 1],
       [3, 1],
       [3, 2],
       [4, 1],
       [4, 3],
       [4, 2]])

In [259]: r  # Input list to be searched for
Out[259]: [1, 3]

In [260]: np.in1d(alist[:,0],r) # Mask of valid rows
Out[260]: array([False, False,  True,  True, False,  True,  True,
                        False, False, False], dtype=bool)

In [261]: alist[np.in1d(alist[:,0],r)] # Index and select for final o/p
Out[261]: 
array([[1, 3],
       [1, 4],
       [3, 1],
       [3, 2]])

Answer 2

您可以使用一些索引技巧为有效行构造索引数组：我们可以添加一个附加维度，并检查与第一列中每个元素的相等性：

import numpy as np
alist = np.array([(0, 2), (0, 4), (1, 3), (1, 4), (2, 1),
                     (3, 1), (3, 2), (4, 1), (4, 3), (4, 2)])

inds = (alist[:,0][:,None] == r).any(axis=-1)
x = alist[inds,:] # the valid rows

诀窍是，我们使用alist的第一列，使其成为(N,1)形数组，在比较中利用数组广播来得到(N,2)形布尔数组，如果有的话给定行中的值中的True为True ，我们保留该索引。 所得的索引数组与Divakar的答案中的np.in1d完全相同。