Numpy 从数组列表的第三个元素切片每个数组的第三个元素（python）

我有一个字典，它的键“Groups”的第一个元素包含数组列表

stump['Groups'][0]

[array(['a', 65000, 0], dtype=object),
 array(['a', 95000, 1], dtype=object),
 array(['b', 78000, 1], dtype=object),
 array(['b', 19000, 1], dtype=object)]

我想对每行的第三列进行切片，并对它们执行一些操作。 所以第三列的值应该是[0,1,1,1]

stump['Groups'][0][:]
#results in the whole list
[array(['a', 65000, 0], dtype=object),
 array(['a', 95000, 1], dtype=object),
 array(['b', 78000, 1], dtype=object),
 array(['b', 19000, 1], dtype=object)]

但是，在

[：]

前面添加另一个索引器/切片器，只会切片该列表的一部分

不管怎么说，要做到这一点没有循环

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多谢各位

列表理解应完成以下工作：

[row[2] for row in stump['Groups'][0]]

要将列表作为数组使用，请执行以下操作：

np.array([...]) 

此列表的元素

array(['a', 65000, 0], dtype=object)

是对象数据类型数组，与相同内容的列表大致相同。他们的价值观参差不齐

如果将整个列表包装在

np.array

（或

np.stack

）中，则会得到一个2d对象数据类型数组

In [58]: arr=np.array(alist)
In [59]: arr.shape
Out[59]: (4, 3)
In [60]: arr
Out[60]: 
array([['a', 65000, 0],
       ['a', 95000, 1],
       ['b', 78000, 1],
       ['b', 19000, 1]], dtype=object)

可以作为任何其他二维数组索引的：

In [61]: arr[:,2]
Out[61]: array([0, 1, 1, 1], dtype=object)

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astype（int）

可以将该对象数组转换为数字数组。由于字符串元素的原因，无法转换完整的2d格式。

列表理解应完成以下工作：

[row[2] for row in stump['Groups'][0]]

要将列表作为数组使用，请执行以下操作：

np.array([...]) 

此列表的元素

array(['a', 65000, 0], dtype=object)

是对象数据类型数组，与相同内容的列表大致相同。他们的价值观参差不齐

如果将整个列表包装在

np.array

（或

np.stack

）中，则会得到一个2d对象数据类型数组

In [58]: arr=np.array(alist)
In [59]: arr.shape
Out[59]: (4, 3)
In [60]: arr
Out[60]: 
array([['a', 65000, 0],
       ['a', 95000, 1],
       ['b', 78000, 1],
       ['b', 19000, 1]], dtype=object)

可以作为任何其他二维数组索引的：

In [61]: arr[:,2]
Out[61]: array([0, 1, 1, 1], dtype=object)

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astype（int）

可以将该对象数组转换为数字数组。由于字符串元素，无法转换完整的2d对象。

列表理解=>返回列表对象

column_list = [row[2] for row in stump['Groups'][0]]

map函数=>返回映射对象

column_map = map(lambda row: row[2], stump['Groups'][0])

itertools.imap函数=>返回迭代器

column_iterator = itertools.imap(lambda row: row[2], stump['Groups'][0])

numpy数组切片->返回numpy.array。 要求stump['Groups'][0]为numpy.array类型

columns_array = stump['Groups'][0][:,2]

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列表理解=>返回列表对象

column_list = [row[2] for row in stump['Groups'][0]]

map函数=>返回映射对象

column_map = map(lambda row: row[2], stump['Groups'][0])

itertools.imap函数=>返回迭代器

column_iterator = itertools.imap(lambda row: row[2], stump['Groups'][0])

numpy数组切片->返回numpy.array。 要求stump['Groups'][0]为numpy.array类型

columns_array = stump['Groups'][0][:,2]

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是的，我忘了我可以将列表转换成数组，这将允许我像任何2d数组一样进行索引。谢谢=）是的，我忘了我可以将列表转换成数组，这将允许我像任何2d数组一样进行索引。谢谢=）