提问人：brawwcs 提问时间：6/10/2023 更新时间：6/10/2023 访问量：50
Python：如何从 2D 数组中提取备用列到数组？
Python: How to extract alternate column to array from a 2D array?
问：
我是 python 优化问题的新手。我在 txt 文件中有一个数据集，想将数据提取到两个不同的数组中。 这 2 个数组来自数据集的备用列。
文本文件： test_data.txt
1 2 3 4 5 6
2 3 4 5 6 7
3 4 5 6 7 8
预期结果：
array1 = [[1,3,5],[2,4,6],[3,5,7]]
array2 = [[2,4,6],[3,5,7],[4,6,8]]
下面的代码是我所做的，我能够提取整个表，但由于类型错误而无法提取备用列。
with open("test_data.txt","r") as test_table:
array=[]
for line in test_table:
array.append([int(x) for x in line.split()])
array1=array[:,0::2]
array2=array[:,1::2]
谢谢！
答：
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Domiziano Scarcelli
6/10/2023
#1
如果你想保持你的语法，你必须使用 ，因为这不是 python list 的有效语法。此代码将按您的意愿工作：numpy
import numpy as np
with open("test_data.txt", "r") as test_table:
array = []
for line in test_table:
array.append([int(x) for x in line.split()])
array = np.array(array)
array1 = array[:, 0::2]
array2 = array[:, 1::2]
否则，如果您不想使用 ，您可以利用列表推导式：numpy
with open("test_data.txt", "r") as test_table:
array = []
for line in test_table:
array.append([int(x) for x in line.split()])
array1 = [[row[i] for i in range(len(row)) if i % 2 == 0] for row in array]
array2 = [[row[i] for i in range(len(row)) if i % 2 != 0] for row in array]
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Anass Ibrahimi
6/10/2023
#2
您遇到的类型错误是因为是常规数组/列表，而不是 NumPy 数组。因此，不能将类似 NumPy 的索引语法与常规数组一起使用。若要解决此问题，有以下几个选项：array
选项 1：将数组转换为 NumPy 数组
如果您更喜欢使用 NumPy 数组，您可以使用 np.array（） 函数将数组转换为 NumPy 数组。下面是一个示例：
import numpy as np
with open("test_data.txt","r") as test_table:
array=[]
for line in test_table:
array.append([int(x) for x in line.split()])
array = np.array(array)
array1=array[:,0::2]
array2=array[:,1::2]
现在，您可以使用 NumPy 索引语法并访问所需的元素。array[:, 0::2]array[:, 1::2]
选项 2：使用常规数组
如果您希望继续使用常规数组，则可以使用列表推导式获得类似的结果。下面是一个示例：
with open("test_data.txt","r") as test_table:
array=[]
for line in test_table:
array.append([int(x) for x in line.split()])
array1 = [row[0::2] for row in array]
array2 = [row[1::2] for row in array]
在本例中，将包含数组的每个子列表中偶数索引处的元素，并将包含每个子列表中奇数索引处的元素。array1array2
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AliAhmed
6/10/2023
#3
如果你使用numpy，这很容易
import numpy as np
array =[[1,2,3,4,5,6],
[2,3,4,5,6,7],
[3,4,5,6,7,8]]
arr = np.asarray(array)
print(arr[:][:,0::2])
print(arr[:][:,1::2])
没有 numpy
arr2 = [i[0::2] for i in array]
print(arr2)
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