错误明确说:数据不是一阵列,而是一份清单。

努力将其转换成一阵列:

numpy.array(data)[:,[0,2]]

如果您想引用2Dlist的话,以下职能可能有助于:

def get_2d_list_slice(self, matrix, start_row, end_row, start_col, end_col):
    return [row[start_col:end_col] for row in matrix[start_row:end_row]]

实际上,你所写的作品应当只做罚款...... 你们使用哪种 n?

仅作核实,以下工作就应当与最新版本的假设完全一致:

import numpy as np
x = np.arange(9).reshape((3,3)) + 1
print x[:,[0,2]]

对我来说,哪些是:

array([[1, 3],
       [4, 6],
       [7, 9]])

......

THis may not be what you are looking for but this is would do. zip(*x)[whatever columns you might need]

www.un.org/Depts/DGACM/index_spanish.htm 为什么在Numpy,但不是在Alpha/strong,

因为__getitem__ 您可以安排班子,用<条码>:和多种论点做你想要做的事情。

假设情况确实如此,但已建在<代码>>><>/code>上。

更确切地说:

class C(object):
    def __getitem__(self, k):
        return k

# Single argument is passed directly.
assert C()[0] == 0

# Multiple indices generate a tuple.
assert C()[0, 1] == (0, 1)

# Slice notation generates a slice object.
assert C()[1:2:3] == slice(1, 2, 3)

# If you omit any part of the slice notation, it becomes None.
assert C()[:] == slice(None, None, None)
assert C()[::] == slice(None, None, None)
assert C()[1::] == slice(1, None, None)
assert C()[:2:] == slice(None, 2, None)
assert C()[::3] == slice(None, None, 3)

# Tuple with a slice object:
assert C()[:, 1] == (slice(None, None, None), 1)

# Ellipsis class object.
assert C()[...] == Ellipsis

那么,我们就可以把物体打开:

s = slice(1, 2, 3)
assert s.start == 1
assert s.stop == 2
assert s.step == 3

因此,你写了:

[][1, 2]

Python:

TypeError: list indices must be integers, not tuple

由于你试图通过<代码>(1、2)至__getitem__,而已编清单则没有编入方案处理图形论点,只是分类。

Beware that numpy only accept regular array with the same size for each elements. you can somehow use : [a[i][0:2] for i in xrange(len(a))] it s pretty ugly but it works.

newArray = data[:,0:2]

还是我失踪了吗?

该例子始于array,而不是np.array和-array,但并未被界定为一种孤立的序号:

data = array([[1,2,3],
              [4,5,6],
              [7,8,9]])

data[:,[0,2]]

错误:

Name错误: name  array  is not defined

为了复制这一错误,您必须放弃array (不含np. in front, 它没有任何定义。

data = [[1,2,3],
        [4,5,6],
        [7,8,9]]

data[:,[0,2]]

错误:

Type错误: list indices must be integers or slices, not tuple

用户可能利用阵列的内部清单进行测试,但用<代码>np.array输出的复印件询问这一问题。 至少在2021年,这个问题是完全错误的:不能照搬。 我怀疑这种行为在2010年是不同的(假设是<>>> > /em>基本 package子。

data = np.array([[1,2,3],
                [4,5,6],
                [7,8,9]])

data[:,[0,2]]

array([[1, 3],
       [4, 6],
       [7, 9]])

[1,2][:, 0]