使用numpythonically过滤矩阵时返回所有列

我已经尝试了几种方法，但无法恢复这两列。过滤可以工作，但只返回一列

import numpy as np
<<<<read in some data, now get counts>>>>
unique, counts = np.unique(data[0::,2], return_counts=True)
x = np.asmatrix((unique, counts))
x = x.astype(np.int).T
print x

我想筛选第二列>3

y = x[x[:,1] > 3,].T
print y

我现在只有第一列

[[100003]]

为什么我得不到

[[100003     4]]

---

您可以考虑使用<代码> ASStase<代码>而不是<代码> ASMask<代码>：

x = np.asarray((unique, counts))

那么它应该和你一样工作

当我在python 3.4/numpy 1.10.1上运行代码时，如果我使用

asmatrix

我会得到：

>>> x = np.asmatrix((unique, counts))
>>> x = x.astype(np.int).T
>>> y = x[x[:,1] > 10,].T
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py:318: 
VisibleDeprecationWarning: boolean index did not match indexed array along dimension 1;
dimension is 2 but corresponding boolean dimension is 1
  out = N.ndarray.__getitem__(self, index)

---

您可以考虑使用<代码> ASStase<代码>而不是<代码> ASMask<代码>：

x = np.asarray((unique, counts))

那么它应该和你一样工作

当我在python 3.4/numpy 1.10.1上运行代码时，如果我使用

asmatrix

我会得到：

>>> x = np.asmatrix((unique, counts))
>>> x = x.astype(np.int).T
>>> y = x[x[:,1] > 10,].T
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py:318: 
VisibleDeprecationWarning: boolean index did not match indexed array along dimension 1;
dimension is 2 but corresponding boolean dimension is 1
  out = N.ndarray.__getitem__(self, index)

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当我运行你的代码时，我得到了你想要的结果。当我运行你的代码时，我得到了你想要的结果。Old

numpy

在没有警告的情况下执行此二维布尔索引。要选择

矩阵的行

x

，索引需要是1d数组，例如

（x[：，1]>10）。A1

。这是另一种情况，

np.matrix

有一些隐藏的陷阱。首先升级到1.10.4。然后切换到阵列。然后换了几行

x=np.asarray（（唯一，计数））.T

，然后

x=x.astype（np.int）

然后

打印x[x[0:，1]>3]

，它成功了！Old

numpy

在没有警告的情况下执行此二维布尔索引。要选择

矩阵的行

x

，索引需要是1d数组，例如

（x[：，1]>10）。A1

。这是另一种情况，

np.matrix

有一些隐藏的陷阱。首先升级到1.10.4。然后切换到阵列。然后换了几行

x=np.asarray（（唯一，计数））.T

，然后

x=x.astype（np.int）

然后

打印x[x[0:，1]>3]

，它成功了！