如何使用另一个数组的值过滤 numpy 数组？答案

【问题标题】：How to filter a numpy array using another array's values?如何使用另一个数组的值过滤 numpy 数组？
【发布时间】：2012-03-06 23:42:44
【问题描述】：

我有两个 NumPy 数组，例如：

a = [1,2,3,4,5]

和一个过滤器数组，例如：

f = [False, True, False, False, True]

len(a) == len(f)

如何获得一个新的 numpy 数组，其中只有 f 中的相同索引为 True 的值？就我而言：[2, 5].

根据接受的解决方案（具有不同的值）：

>>> 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])

【问题讨论】：

看起来 b 是一个列表而不是一个数组，b 必须是一个布尔数组。试试b = np.asarray(b, 'bool')

标签： python arrays filter numpy

【解决方案1】：

NumPy 支持boolean indexing

a[f]

这假设 a 和 f 是 NumPy 数组而不是 Python 列表（如问题所示）。您可以使用f = np.array(f) 进行转换。

【讨论】：

确保 b 是一个 numpy 数组。已更新答案。
我根据您的解决方案更改了它并在问题中发表评论......现在它可以工作了，谢谢！
最近开始学习numpy，我只想说布尔索引非常棒

【解决方案2】：

如果您还不需要 numpy 数组，这里有一个简单的列表：

import itertools
print itertools.compress(a, f)

对于 2.7 之前的 python 版本，您必须自己滚动（参见手册）：

def compress(data, selectors):
    return (d for d, s in itertools.izip(data, selectors) if s)

【讨论】：