python，numpy，选择行，列

Question

有 numpy 数组，1000 行，1000cols： a=np.array([[1, 2,3,4,5,6,7,8,9,...,1000],[1, 2,3,4,5,6,7,8,9,...,1000],[1, 2,3,4,5,6,7,8,9,...,1000],...,[1, 2,3,4,5,6,7,8,9,...,1000]])

如何通过在此描述中选择行和列来获取a数组：选择行索引的整行：0：2、4：7、101和156：989； 并选择列索引的完整列：0：3、400：589、678、701：999。

编辑、扩展行和列到 1000 行、1000 列，以及扩展行和列选择条件。

你好！ 外面的任何人！ 请帮忙解决。 或者，请告诉 numpy 开发人员让事情变得简单？ 选择像这里的问题这样的多个行列段是常见且合理的任务。 请制定一个高效简洁的解决方案。

（难以置信。假设 numpy 有这么多思想头脑，而这项任务是空的？难以置信。哪一个对生产力、消极性或积极性更“有帮助”？）

Answer 1

如果您可以提供一个更简单的示例来说明您所假装的内容，并提供输入和期望结果的清晰示例，那将很有帮助。 据我了解，您的问题归结为以这样一种方式对数组进行切片，即它具有独立的行和范围，这是它的关键。 虽然我无法在 NumPy 中弄清楚，但 Pandas 使用df.iloc完美地处理了它。

注意：如果您正在寻找分别选择完整列和完整行，除非您的行切片等于列切片，否则它将无法工作，因为形状不同（x 行，1000 列）（1000 行，y 列）。 如果您只关心这些值，我会在下面留下一个解决方案。 df.append只是将数组堆叠在一起（ .T转置数组，使两者都有 1000 列）

回答你的问题：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.arange(1,1000*1000+1).reshape(1000,1000)

sliced_a= (pd.DataFrame(a).iloc[
[*range(0,2),*range(4,7),*range(156,989),101],
[*range(0,3),*range(400,589),*range(701,999),678]
]).values

# Note Solution
pd.DataFrame(a).iloc[
[*range(0,2),*range(4,7),*range(156,989),101],:].append(pd.DataFrame(a).iloc[
:,[*range(0,3),*range(400,589),*range(701,999),678]].T).values

虽然它不如切片语法那么简洁，但它确实有效。 本质上，我们正在解包范围，从而创建了我们想要选择的长整数列表。 df.iloc正是您所期望的，但只接受切片或整数列表。

最后，有适当的方法和方法来请求功能和扩展开源社区在 NumPy 等模块中所做的已经很出色的工作。 花一点时间感谢那些努力工作并不断推动可能的人。 快乐编码！