Ответ 1
NumPy поддерживает логическое индексирование
a[f]
Это предполагает, что a
и f
являются массивами NumPy, а не списками Python (как в вопросе). Вы можете конвертировать с помощью f = np.array(f)
.
У меня есть два массива NumPy, например:
a = [1,2,3,4,5]
и массив фильтров, например:
f = [False, True, False, False, True]
len(a) == len(f)
Как я могу получить новый массив numpy с только значениями в a, где один и тот же индекс в f
равен True? В моем случае: [2, 5]
.
В соответствии с принятым решением (с разными значениями):
>>> a = numpy.array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
>>> b = numpy.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False])
>>> a[b]
array([1, 3, 5, 7, 9])
NumPy поддерживает логическое индексирование
a[f]
Это предполагает, что a
и f
являются массивами NumPy, а не списками Python (как в вопросе). Вы можете конвертировать с помощью f = np.array(f)
.
Если вам еще не нужны массивы numpy, здесь с простым списком:
import itertools
print itertools.compress(a, f)
Для pre-2.7 версий python вы должны катиться самостоятельно (см. руководство):
def compress(data, selectors):
return (d for d, s in itertools.izip(data, selectors) if s)