使用Numpy ndarray进行条件索引

Question

我有一个浮点值的Numpy ndarray矩阵，我需要选择特殊的行，其中某些列的值满足某些条件。例如，假设我有以下numpy矩阵：

matrix = np.ndarray([4, 5])
matrix[0,:] = range(1,6)
matrix[1,:] = range(6,11)
matrix[2,:] = range(11,16)
matrix[3,:] = range(16,21)

可以说我要从矩阵中选择行，其中第一列的值在1到6之间，第二列的值在2到7之间。

如何获得满足这些条件的矩阵的行索引？如果要删除满足条件条件的行怎么办？

Answer 1

对于基于numpy的解决方案，您可以使用numpy.where，然后从中获取行索引，然后将其用于为矩阵建立索引。范例-

matrix[np.where((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
       & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))]

演示-

In [169]: matrix
Out[169]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.],
       [ 16.,  17.,  18.,  19.,  20.]])

In [170]: matrix[np.where((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
   .....:        & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))]
Out[170]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])

如注释中所示，另一种方法是使用布尔掩码，例如-

mask = ((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
           & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))

matrix[mask,:]

演示-

In [41]: matrix
Out[41]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.],
       [ 16.,  17.,  18.,  19.,  20.]])

In [42]: mask = ((1 <= matrix[:,0]) & (matrix[:,0] <= 6)
   ....:            & (2 <= matrix[:,1]) & (matrix[:,1] <= 7))

In [43]:

In [43]: matrix[mask,:]
Out[43]:
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])