通过布尔掩码数组选择numpy数组的元素答案

【问题标题】：Select elements of numpy array via boolean mask array通过布尔掩码数组选择numpy数组的元素
【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】：

标签： python numpy indexing boolean mask

【解决方案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stackoverflow.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)]

【解决方案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】：

【解决方案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】：