Python 按给定条件提取numpy行

我有如下numpy数组

import numpy as np


data = np.array([[0,0,0,4],
                [3,0,5,0],
                 [8,9,5,3]])

print (data)

我必须只提取前三个元素不全为零的行 预期结果如下：

result = np.array([[3,0,5,0],
                 [8,9,5,3]])

我试着：

res = [l for l in data if l[:3].sum() !=0]
print (res)

---

它给出了结果。但是，要寻找更好、更简单的方法。如果数组可以包含负数，那么求和就有点不可靠，但是任何一个都可以：

result = data[data[:, :3].any(1)]

你说

前三个元素并不都是零

因此，解决办法是

将numpy导入为np
data=np.数组（[[0,0,0,4]，
[3,0,5,0],
[8,9,5,3]])
数据[~np.all（数据[：，：3]==0，轴=1），：]

我将尝试通过我的答案来解释我是如何看待这些问题的

第一步：定义一个函数，该函数返回一个布尔值，指示这是否是一个好的行。 为此，我使用np.any，它检查是否有任何条目为“True”（对于整数，True为非零）

第二步：我在所有行上应用它，并获得一个掩蔽向量。为此，可以在“np.any”中使用“axis”关键字，它将根据axis值对列或行应用该关键字

np.any(data[:, :3], axis=1)
Out[32]: array([False,  True,  True])

最后一步：我将其与索引结合起来，将其全部打包

rows_inds = np.any(data[:, :3], axis=1)
data[rows_inds]
Out[37]: 
array([[3, 0, 5, 0],
       [8, 9, 5, 3]])

---

是的，正在寻找numpy方式……“并非全部”是“任何”，包含更多步骤和临时数组

rows_inds = np.any(data[:, :3], axis=1)
data[rows_inds]
Out[37]: 
array([[3, 0, 5, 0],
       [8, 9, 5, 3]])