Разделение одного массива NumPy на два массива

Предположим, что у меня есть массив NumPy 2D A:

>>> import numpy as np
>>> A=np.arange(30).reshape(3,10)
>>> A
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])

Мне нужно получить два массива B и C со следующими свойствами:

B = array([[ 0,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
           [10, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
           [20, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])

C = array([[ 1,  2],
           [11, 12],
           [21, 22]])

Каков самый простой способ сделать это?

Обратите внимание, что мне нужно получить все наборы C (2 соседних столбца) и B (который является A без C). Я пробовал различные конструкции NumPy, такие как np.delete, np.hstack, но ничего не работает в угловых условиях, как в приведенном выше примере.

Ответ 1

Один из самых простых способов - использовать индексирование для выбора соответствующих столбцов:

>>> A[:, [1, 2]] # choose all rows from columns 1-2 (gives C)
array([[ 1,  2],
       [11, 12],
       [21, 22]])

>>> A[:, np.r_[0, 3:10]] # choose all rows from columns 0, 3-9 (gives B)
array([[ 0,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])

В качестве альтернативы вы можете попробовать hsplit разбить A и затем объединить бит обратно вместе. Это кажется менее эффективным, чем метод индексирования выше:

>>> splits = np.hsplit(A, [1, 3]) 
>>> B = np.hstack((splits[0], splits[2]))
>>> C = splits[1]

Ответ 2

Вы можете использовать индексирование fancy:

B = A[:, [0] + list(range(3, A.shape[1]))]
C = A[:, [1, 2]]

где:

запятая разделяет индексы, которые вы хотите взять из каждого измерения. Оператор
: сообщает, что принимает все элементы этого измерения
используя последовательность целых чисел, укажет, какие элементы соответствующего измерения следует принять (например, [1, 2])

Ответ 3

Для C вы можете использовать простой срез:

>>> A[:,1:3]
array([[ 1,  2],
       [11, 12],
       [21, 22]])

Для B используйте numpy.hstack на двух срезах A:

>>> np.hstack((A[:,:1], A[:,3:]))
array([[ 0,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])
>>>