データの置き換えができない

Question

分からないこと

あるデータをXとyに置き換えたいのですが、その方法が分かりません。

入力コード

import numpy as np
data1 = np.array([[0, 10, 20, 30, 40, 50],
                  [100, 110, 120, 130, 140, 150],
                  [200, 210, 220, 230, 240, 250],
                  [300, 310, 320, 330, 340, 350],
                  [400, 410, 420, 430, 440, 450],
                  [500, 510, 520, 530, 540, 550],
                  [600, 610, 620, 630, 640, 650],
                  [700, 710, 720, 730, 740, 750],
                  [800, 810, 820, 830, 840, 850]])
target1 = np.array([0, 0, 1, 2, 1, 3, 3, 0, 4])

前提・実現したいこと

この data1 と target1 から，クラス0とクラス3の分類を、特徴量0, 2, 5に関して行います。その前処理として、X と y を以下のように取り出したいです。

X = [[  0,  20,  50],
     [100, 120, 150],
     [500, 520, 550],
     [600, 620, 650],
     [700, 720, 750]])
y = [0, 0, 3, 3, 0]

試したこと・エラーコード

#入力コード
X = data1[np.isin(target1, [0, 3]), [0,2,5]]
y = target1[np.isin(target1, [0, 3])]

#エラーコード
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-111-9f96e170bcd5> in <module>()
----> 1 X = data1[np.isin(target1, [0, 3]), [0,2,5]]

IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (5,) (3,) 

エラーの意味はおおよそ理解できるのですが、解決方法が分からないです。

利用環境

Google Colaboratory を使っています。

Answer 1

こういうときは、numpy.ix_ を間に入れます。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ix_.html

X = data1[np.ix_(np.isin(target1, [0, 3]), [0, 2, 5])]

こちらも参考にしてください。
https://numpy.org/devdocs/reference/arrays.indexing.html#boolean-array-indexing

Comments

[874-3175-8...]

ありがとうございます。
大変恐縮なんですが、y の入力をもう少し汎用的にすることはできるでしょうか?
もし指定するクラスが多いと、それを全て、[0,1,5,6,7] のように入力するのは面倒だと思いまして。

[874-3175-8...]

すいません、できました。ありがとうございます。

Answer 2

こうやればできます。

>>> import numpy as np
>>> data1 = np.array([[0, 10, 20, 30, 40, 50],
...                   [100, 110, 120, 130, 140, 150],
...                   [200, 210, 220, 230, 240, 250],
...                   [300, 310, 320, 330, 340, 350],
...                   [400, 410, 420, 430, 440, 450],
...                   [500, 510, 520, 530, 540, 550],
...                   [600, 610, 620, 630, 640, 650],
...                   [700, 710, 720, 730, 740, 750],
...                   [800, 810, 820, 830, 840, 850]])
>>> target1 = np.array([0, 0, 1, 2, 1, 3, 3, 0, 4])
>>>
>>> X = data1[:,[0,2,5]][[0,1,5,6,7],:]
>>> y = target1[[0,1,5,6,7]]
>>> print(X)
[[  0  20  50]
 [100 120 150]
 [500 520 550]
 [600 620 650]
 [700 720 750]]
>>> print(y)
[0 0 3 3 0]

Comments

[874-3175-8...]

ありがとうございます。
大変恐縮なんですが、y の入力をもう少し汎用的にすることはできるでしょうか?
もし指定するクラスが多いと、それを全て、[0,1,5,6,7] のように入力するのは面倒だと思いまして。

[874-3175-8...]

すいません、解決しました。ありがとうございます。