带有多个子句的 Numpy 索引

Question

当索引一个 numpy 数组时，我可以选择所有符合特定条件的条目。例如，对于 3 的倍数：

array = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15], [16,17,18,19,20]])
array[array%3 == 0]

现在，如果我想选择值是 3 倍数且小于 10 的所有条目，我希望只在括号中添加 and 或 or 就足够了。但是，运行以下代码时出现错误：

array = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15], [16,17,18,19,20]])
array[array%3 == 0 and array<10]

ValueError：具有多个元素的数组的真值是 模糊的。使用 a.any() 或 a.all()

在索引数组时，编写此类逻辑子句的正确方法是什么？

Answer 1

您可以使用& 运算符：

>>> array[(array%3 == 0) & (array<10)]
array([3, 6, 9])

不要忘记用括号将每个操作数括起来，否则会出错。

Answer 2

我的第一个猜测是分两步完成。

1. 能被 3 整除

array = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]])
array = array[array%3 == 0]

1. 小于10

array[array<10]

但我确信有一种方法可以在一行中做到这一点。