Python 将二维numpy数组的行保存到另一个数组中

我有一个二维np数组V（100000x50）。我想创建一个新的数组V_tgt，在其中我只保留某些行的V，因此维度将是（ix50）。这可能很容易做到，但我尝试了不同的方法，似乎只保存了50个元素中的第一个。我的代码如下：

V_tgt = np.array([])
for i in IX_items:
    if i in IX_tgt_items:
        V_tgt=np.append(V_tgt, V[i])

---

我也尝试了诸如insert和delete之类的函数，但都不起作用。如何保存所有值并创建具有正确维度的数组？非常感谢您的帮助。

从您的评论中，我假设您有某种类型的目标索引列表（在我的示例中为

tgt_idx1

和

tgt_idx2

），它告诉您从V中获取哪些元素。您可以这样做：

import numpy as np

V = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]])
tgt_idx1 = np.array([1, 2, 3])
tgt_idx2 = np.array([1, 3])


mask = []
for i, elem in enumerate(V):
    inTargets = i in tgt_idx1 and i in tgt_idx2
    mask.append(inTargets)
print mask

V_tgt = V[mask]
print V_tgt

这张照片

[False, True, False, True]
[[ 4  5  6]
 [10 11 12]]

---

根据您的评论，我假设您有某种类型的目标索引列表（在我的示例中是

tgt_idx1

和

tgt_idx2

），它告诉您从V中获取哪些元素。您可以这样做：

import numpy as np

V = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]])
tgt_idx1 = np.array([1, 2, 3])
tgt_idx2 = np.array([1, 3])


mask = []
for i, elem in enumerate(V):
    inTargets = i in tgt_idx1 and i in tgt_idx2
    mask.append(inTargets)
print mask

V_tgt = V[mask]
print V_tgt

这张照片

[False, True, False, True]
[[ 4  5  6]
 [10 11 12]]

---

让我们先简化这个问题。使用初始

数组（
a
）：

以及
索引
数组
：

i1 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
i2 = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

然后，我们可以使用一个简单的
列表
理解，从
a
中获取
索引
中
i1
和
i2
中的元素：

np.array([e for i, e in enumerate(a) if i in i1 and i in i2])

其可读性强，输出：

array([29, 23])


我相信您可以将其调整为
变量
您为
数组
提供的变量。让我们首先简化这个问题。使用初始
数组（
a
）：

以及
索引
数组
：

i1 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
i2 = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

然后，我们可以使用一个简单的
列表
理解，从
a
中获取
索引
中
i1
和
i2
中的元素：

np.array([e for i, e in enumerate(a) if i in i1 and i in i2])

其可读性强，输出：

array([29, 23])


我相信您可以将其适应于您为
数组提供的
变量
np.append的性能可能会扼杀这一点，为什么不创建两个索引的新重叠，然后再创建子集：

#using @Joe Iddons data
a = np.array([45, 29, 76, 23, 76, 98, 21, 63])
i1 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
i2 = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

然后找到i1和i2的交点：

indices = np.intersect1d(i1,i2)

和子集：

a[indices]
array([29, 23])

np.append的性能可能会扼杀这一点，为什么不创建两个索引的新重叠，然后创建子集：

#using @Joe Iddons data
a = np.array([45, 29, 76, 23, 76, 98, 21, 63])
i1 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
i2 = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

然后找到i1和i2的交点：

indices = np.intersect1d(i1,i2)

和子集：

a[indices]
array([29, 23])

什么是V
V_tgt=np.append（V_tgt，V[i]）
对不起，我忘了指定它。V是初始数组，维度100000 X50，那么MFR是什么？考虑用更详细的方式重写你的文章。没有人能够按原样为您提供答案。IX_项和IX_tgt_项只是索引，其想法是，如果索引同时位于第一个和最后一个，那么我希望保存该索引的数据。V是什么
V_tgt=np.append（V_tgt，V[i]）
对不起，我忘了指定它。V是初始数组，维度100000 X50，那么MFR是什么？考虑用更详细的方式重写你的文章。没有人能够按原样为您提供答案。IX_项和IX_tgt_项只是索引，其想法是，如果索引同时位于第一个和最后一个，那么我希望保存该索引的数据。