Удалить нулевые строки 2-D numpy array

Я запустил qr factorization в numpy, который возвращает список ndarrays, а именно Q и R:

>>> [q,r] = np.linalg.qr(np.array([1,0,0,0,1,1,1,1,1]).reshape(3,3))

R - это двумерный массив, имеющий пониженные линии внизу (даже доказанные для всех примеров в моем тестовом наборе):

>>> print r
[[ 1.41421356  0.70710678  0.70710678]
 [ 0.          1.22474487  1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]]

. Теперь я хочу разделить R на две матрицы R_~:

[[ 1.41421356  0.70710678  0.70710678]
 [ 0.          1.22474487  1.22474487]]

и R_0:

[[ 0.          0.          0.        ]]

(извлечение всех нулевых строк). Это похоже на это решение: удаление строк в массиве numpy.

EDIT:
Еще интереснее: np.linalg.qr() возвращает a n x n -матрицу. Не, чего бы я ожидал:

A := n x m
Q := n x m
R := n x m

Ответ 1

Используйте np.all с аргументом axis:

>>> r[np.all(r == 0, axis=1)]
array([[ 0.,  0.,  0.]])
>>> r[~np.all(r == 0, axis=1)]
array([[-1.41421356, -0.70710678, -0.70710678],
       [ 0.        , -1.22474487, -1.22474487]])

Ответ 2

Поскольку данные не равны нулю точно, нам нужно установить пороговое значение для нуля, например 1е-6, использовать numpy.all с осью = 1, чтобы проверить, что строки являются нулями или нет. Используйте numpy.where и numpy.diff, чтобы получить разделенные позиции, и вызовите numpy.split, чтобы разбить массив на список массивов.

import numpy as np
[q,r] = np.linalg.qr(np.array([1,0,0,0,1,1,1,1,1]).reshape(3,3))
mask = np.all(np.abs(r) < 1e-6, axis=1)
pos = np.where(np.diff(mask))[0] + 1
result = np.split(r, pos)

Ответ 3

Если вы хотите исключить строки с незначительными записями, я бы использовал np.allclose.

zero_row_indices = [i for i in r.shape[0] if np.allclose(r[i,:],0)]
nonzero_row_indices =[i for i in r.shape[0] if not np.allclose(r[i,:],0)]
r_new = r[nonzero_row_indices,:]