通过布尔掩码数组选择numpy数组的元素
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【中文标题】通过布尔掩码数组选择numpy数组的元素【英文标题】:Select elements of numpy array via boolean mask array 【发布时间】:2013-11-27 20:15:28 【问题描述】:我有一个长度为n
的布尔掩码数组a
:
a = np.array([True, True, True, False, False])
我有一个包含n
列的二维数组:
b = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5]])
我想要一个只包含“真”值的新数组,例如
c = ([[1,2,3], [1,2,3]])
c = a * b
不起作用,因为它还包含我不想要的虚假列的“0”
c = np.delete(b, a, 1) does not work
有什么建议吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:你可能想要这样的东西:
>>> 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]])
请注意,要使这种索引正常工作,它必须是 ndarray
,就像您使用的那样,而不是 list
,否则它会将 False
和 True
解释为 0
和1
并给你这些专栏:
>>> b[:,[True, True, True, False, False]]
array([[2, 2, 2, 1, 1],
[2, 2, 2, 1, 1]])
【讨论】:
我用过这个解决方案,效果很好!但是在扩大到形状为(2800000,600)
的ndarray
时,尝试使用具有200
True
值的掩码会很慢。有什么优化吗?
280 万?通常我会建议及时编译 - numba.pydata.org - 实际上不确定它会在这里有所帮助。
尝试numpy.compress
(用于布尔值)或numpy.take
(用于索引),请参阅***.com/q/46041811/882436
我确实计算了掩码,并且必须将掩码转换为类型 np.bool
。所以我加了b[:,a.astype(np.bool)]
【参考方案2】:
您可以使用numpy.ma
模块并使用np.ma.masked_array
函数来执行此操作。
>>> 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)
【讨论】:
【参考方案3】:希望我不会太迟!这是你的数组:
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5]])
让我们创建一个与X
形状相同的零数组:
mask = np.zeros_like(X)
# array([[0, 0, 0, 0, 0],
# [0, 0, 0, 0, 0]])
然后,使用1
指定要屏蔽或隐藏的列。在这种情况下,我们希望将最后 2 列屏蔽掉。
mask[:, -2:] = 1
# array([[0, 0, 0, 1, 1],
# [0, 0, 0, 1, 1]])
创建一个掩码数组:
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)
然后我们可以对X_masked
做任何我们想做的事情,比如取每一列的总和(沿着axis=0
):
np.sum(X_masked, axis=0)
# masked_array(data=[2, 4, 6, --, --],
# mask=[False, False],
# fill_value=1e+20)
这一点很棒的是X_masked
只是X
的视图,而不是副本。
X_masked.base is X
# True
【讨论】:
以上是关于通过布尔掩码数组选择numpy数组的元素的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章