Numpy：获取对应数组具有特定值的数组行导致IndexError：布尔索引与[重复]中的索引数组不匹配答案

【问题标题】：Numpy:Getting rows of array where the corresponding array has a specific value results in IndexError: boolean index did not match indexed array along [duplicate]Numpy：获取对应数组具有特定值的数组行导致IndexError：布尔索引与[重复]中的索引数组不匹配
【发布时间】：2019-08-21 12:05:19
【问题描述】：

我试图在 stackoverflow 中找到一个回答这个问题的线程，但我找不到。因此，如果重复，请提供链接。
用例很常见：
我有两个数组：X 包含二维数据点，y 包含标签 0 或 1。
X 具有形状 (307, 2)
y 具有形状 (307, 1 )
我想拥有X 中的所有行，其中y 中的相应行的值为1。
我尝试了以下代码：
X[y==1]
但它会引发以下错误：

IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 1; dimension is 2 but corresponding boolean dimension is 1

我该怎么做？

【问题讨论】：

你可以试试X[y, :]
@MadPhysicist 这给出了一个完全不同的数组 -> shape = (307, 1, 2)。这不是我要找的。只是y 中对应行的值为 1 -> shape = (9, 2) 的行
@MadPhysicist 而y 不是问题中描述的布尔值数组。因此，为了掩盖，您必须编写一个条件，然后导致IndexError 我也在问题中提到并找到了该问题的答案中所述的原因
X[y.ravel().astype(np.bool), :]

标签： python numpy

【解决方案1】：

我找到了以下方法：

X[np.where(np.any(y==1, axis=1))]

我也发现上面报错的原因是y有两个维度。下面的代码也可以工作，并且使用具有更好性能的掩码：

y = y.reshape(-1)
X[y==1,:]

【讨论】：

np.any(y==1, axis=1) 等价于y.ravel()。对where 的调用使这个花哨的索引，比只使用掩码效率低得多。