Выбор элементов массива numpy с помощью массива boolean mask
У меня есть массив логических масок a
длины n
:
a = np.array([True, True, True, False, False])
У меня есть 2d массив с n
столбцами:
b = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5]])
Я хочу новый массив, который содержит только "True" -values, например
c = ([[1,2,3], [1,2,3]])
c = a * b
не работает, потому что он содержит также "0" для ложных столбцов, что я не хочу
c = np.delete(b, a, 1) does not work
Какие-либо предложения?
Ответы
Ответ 1
Вероятно, вы хотите что-то вроде этого:
>>> a = np.array([True, True, True, False, False])
>>> b = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5]])
>>> b[:,a]
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
Обратите внимание, что для того, чтобы этот тип индексирования работал, он должен быть ndarray
, как вы использовали, а не list
, или интерпретирует False
и True
как 0
и 1
и выделите эти столбцы:
>>> b[:,[True, True, True, False, False]]
array([[2, 2, 2, 1, 1],
[2, 2, 2, 1, 1]])
Ответ 2
Вы можете использовать модуль numpy.ma
и использовать функцию np.ma.masked_array
для этого.
>>> x = np.array([1, 2, 3, -1, 5])
>>> mx = ma.masked_array(x, mask=[0, 0, 0, 1, 0])
masked_array(data=[1, 2, 3, --, 5], mask=[False, False, False, True, False], fill_value=999999)
Ответ 3
Надеюсь, я еще не поздно! Вот ваш массив:
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5]])
Давайте создадим массив нулей той же формы, что и X
:
mask = np.zeros_like(X)
# array([[0, 0, 0, 0, 0],
# [0, 0, 0, 0, 0]])
Затем укажите столбцы, которые вы хотите скрыть или скрыть с помощью 1
. В этом случае мы хотим, чтобы последние 2 столбца были замаскированы.
mask[:, -2:] = 1
# array([[0, 0, 0, 1, 1],
# [0, 0, 0, 1, 1]])
Создать замаскированный массив:
X_masked = np.ma.masked_array(X, mask)
# masked_array(data=[[1, 2, 3, --, --],
# [1, 2, 3, --, --]],
# mask=[[False, False, False, True, True],
# [False, False, False, True, True]],
# fill_value=999999)
Затем мы можем сделать с TG46 все, что захотим, например, взять сумму каждого столбца (вдоль axis=0
):
np.sum(X_masked, axis=0)
# masked_array(data=[2, 4, 6, --, --],
# mask=[False, False],
# fill_value=1e+20)
Самое замечательное в этом то, что X_masked
- это просто представление X
, а не его копия.
X_masked.base is X
# True