Python &引用；列表索引必须是整数，而不是元组；但它以前有用吗？

我有表格的2d列表：

d = [[0.87768026489137663, -0.42848220833223599],
[0.87770426313019434, -0.428411425505765],
[0.87796388044104012, -0.42873867479872063],
[0.87801587662514491, -0.42860583582101786],
[0.87794315468933382, -0.42847396647067809]]

---

我想从中得到一个列，我以前在另一个程序上用d[：，0]或d[：，1]做过这件事，它工作得非常好。但现在当我尝试这样做时，我得到了一个错误：列表索引必须是整数，而不是元组。我知道这一定是一个非常简单的解决办法，但我只是不确定出了什么问题。如果有必要的话，我使用的是python 3.4。

在python中，您无法从矩阵中获得使用R表示法的列，您可以使用numpy lib。如果要使用纯python获取列

i

，只需执行以下操作：

columns   = map(list,zip(d))  
column_i  = columns [i] #i is the column that you want

范例

d = [[1,2],[3,4] ]
new_d = zip(d)
>> [(1,3),(2,4)]
map(list,new_d)
>> [[1,3],[2,4]]

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你有一个列表。您要做的是遍历列表列表，对于每个子列表，如果您想要第一列，则选择第一项，如果您想要第二列，则选择第二项，以此类推。以下一行代码将完成此操作：

column = [x[0] for x in d]

请注意，

x[0]

选择子列表中的第一项。如果您想要第二项，请选择

x[1]

，等等。通常，如果您想要2d列表中的

n

th列（称之为

d

），则获取该列的代码为：

column = [x[n] for x in d]

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在我看来，您将使用列表中的数据进行进一步计算。我最喜欢处理这些列表的是“numpy”。如果导入numpy模块，则可以像建议的那样访问数据：

import numpy as np

d = np.array([[0.87768026489137663, -0.42848220833223599],
              [0.87770426313019434, -0.428411425505765],
              [0.87796388044104012, -0.42873867479872063],
              [0.87801587662514491, -0.42860583582101786],
              [0.87794315468933382, -0.42847396647067809]])

d[:,1]

输出：

array([-0.42848221, -0.42841143, -0.42873867, -0.42860584, -0.42847397])

我发现对此类数据使用numpy要容易得多，因为它比列表理解更直观。

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希望这有帮助。

@alfasin他想要的是列而不是行。我以前在另一个程序中使用

d[：，0]

或

d[：，1]

-这看起来像numpy，它有自己的功能。你的意思是在这里使用numpy而忘了包括它吗？谢谢你的快速回复，我实际上已经解决了这个问题。问题是我没有将其定义为numpy数组，我忘记了d[：，0]只适用于numpy数组。在与普通员工合作时，我会记住你说的话lists@Newb哦，对不起，你说得对，我将删除我的评论。@Newb只有一个问题，这是获取列

n

的低效方法，使用内置函数

zip

@levi效果更好。我对Python的内部机制不太了解，无法判断这是否比使用

zip

更有效——我直觉地认为

zip

也使用迭代，但我不知道。然而，我认为这个答案可能更适合新手，因为它很容易理解。@newb

zip

是一个在较低级别实现的内置函数，因为这样效率更高。是的，你的答案很容易理解，但是如果你使用的是投标数据集和矩阵，那么最好学习如何处理它以减少时间。谢谢你的快速回复，我实际上已经解决了这个问题。问题是我没有将其定义为numpy数组，我忘记了d[：，0]只适用于numpy数组。我会记住你在使用普通列表时说的话谢谢，我实际上在使用numpy，并且完全忘记了在使用该技术之前我需要将其转换为numpy数组！请注意：如果

d

是

tuple

，则需要更改名称：

d1=np.array（d）