python - 在numpy中过滤掉具有零值的列

Question

给定一个 numpy 数组 A 例如:

[[    0.   482.  1900.   961.   579.    56.]
 [    0.   530.  1906.   914.   584.    44.]
 [   43.     0.  1932.   948.   556.    51.]
 [    0.   482.  1917.   946.   581.    52.]
 [    0.   520.  1935.   878.   589.    55.]]

我想得到一个排除所有出现 0 的列的新数组，即:

[[  1900.   961.   579.    56.]
 [  1906.   914.   584.    44.]
 [  1932.   948.   556.    51.]
 [  1917.   946.   581.    52.]
 [  1935.   878.   589.    55.]]

我试过的是:

non_zero = np.array([np.all(totals>0,axis=0)]*N_ROWS);    

这给了我:

[[False  False  True  True  True  True]
 [False  False  True  True  True  True]
 [False  False  True  True  True  True]
 [False  False  True  True  True  True]
 [False  False  True  True  True  True]]

问题是，A[non_zero] 返回预期值但重新排列成一维向量。

所以，你们知道我做错了什么，或者我是否让生活变得过于复杂？谢谢!

更新:感谢您的所有回答!除了已接受的答案之外还有一件简短的事情:显然，除了选择本身之外，我应该使用 : 操作数，如:

non_zero = np.array(np.all(totals!=0,axis=0));    
a[:,non_zero]

当然，还有更紧凑的方法(参见已接受的答案)

Answer 1

这里假设你的值是非负的:

A = np.array([[ 0, 482, 1900, 961, 579, 56.],
              [ 0, 530, 1906, 914, 584, 44.],
              [ 43, 0, 1932, 948, 556, 51.],
              [ 0, 482, 1917, 946, 581, 52.],
              [ 0, 520, 1935, 878, 589, 55.]])

A[:, np.all(A > 0, axis=0)]

这给了我

array([[ 1900.,   961.,   579.,    56.],
       [ 1906.,   914.,   584.,    44.],
       [ 1932.,   948.,   556.,    51.],
       [ 1917.,   946.,   581.,    52.],
       [ 1935.,   878.,   589.,    55.]])

如果您忽略潜在的精度问题，您可以将条件替换为 np.any(A == 0, axis=0)