Python 屏蔽矩阵中的零值，并使用索引重建原始矩阵

万一我们有

indice=[0 0 1 1 0 1]; 

及

我想用indice来屏蔽X中的0值，得到Xx=[5 8 9；10 11 12；20 3 4]，然后从Xx返回初始维度

newX=[0 0 0；0 0 0；5 8 9；10 11 12；0 0 0 0；20 3 4]

for i in range(3):
    a=X[:,i];
Xx[:,i]=a[indice]; 

--然后回到初始尺寸：

  for ii in range(3)
    aa=Xx[:,ii]
    bb[indice]=aa
    newX[:,ii]=bb

---

你能帮我用python解决这个问题吗？

使用

numpy。那里的生活更简单

X=np.array([[0 ,0 ,0],[0, 0, 0],[5, 8, 9],[10, 11, 12],[ 0, 0 ,0],[ 20, 3, 4]])

index = np.where(X.any(axis=1))[0] # find rows with all 0s

print(X[index])
#array([[ 5,  8,  9],
#       [10, 11, 12],
#       [20,  3,  4]])

编辑：

如果确实要重建它，并且基于您知道已删除所有0的行这一事实，那么：

创建包含所有0的新矩阵：

X_new = np.zeros(X.shape)

并在其应位于的位置插入值：

X_new[index] = X[index]

现在检查
X_new
：

X_new

array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 5.,  8.,  9.],
       [10., 11., 12.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [20.,  3.,  4.]])

使用
numpy.where

X=np.array([[0 ,0 ,0],[0, 0, 0],[5, 8, 9],[10, 11, 12],[ 0, 0 ,0],[ 20, 3, 4]])

index = np.where(X.any(axis=1))[0] # find rows with all 0s

print(X[index])
#array([[ 5,  8,  9],
#       [10, 11, 12],
#       [20,  3,  4]])

编辑：

如果确实要重建它，并且基于您知道已删除所有0的行这一事实，那么：

创建包含所有0的新矩阵：

X_new = np.zeros(X.shape)

并在其应位于的位置插入值：

X_new[index] = X[index]

现在检查
X_new
：

X_new

array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 5.,  8.,  9.],
       [10., 11., 12.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [20.,  3.,  4.]])

如何定义标记？标记只是一个带有0和1值的输入向量，里面有5和2。更正您的问题谢谢您的评论：）您真的需要使用特定的
标记
，还是可以用另一种方式定义它？e、 g.使用
np.其中
？如何定义
标记
？标记只是一个带有0和1值的输入向量，内部有5和2。更正您的问题谢谢您的评论：）您真的需要使用特定的
标记
，还是可以用另一种方式定义它？e、 使用
np.where
？谢谢：这是第一部分，如果我们想回到初始维度，我的意思是从打印（X[index]）到X=np.array（[[0,0,0]，[0,0,0]，[5,8,9]，[10,11,12]，[0,0,0]，[20,3,4]）。你知道我们怎么做吗？知道。请参阅我的最新答案。考虑接受我的回答：D，这是第一部分，如果我们想要回到初始维度，我的意思是从打印（x[index ]）到x= NP。数组（[[ 0, 0, 0 ]，[ 0, 0, 0 ]，[ 5, 8, 9 ]，[ 10, 11, 12 ]，[0, 0, 0 ]，[20, 3, 4 ] ]。你知道我们怎么做吗？知道。请参阅我的最新答案。请接受我的回答