如何根据列表条件选择ndarray中的行答案

【问题标题】：How to select rows in a ndarray based on list condition如何根据列表条件选择ndarray中的行
【发布时间】：2019-10-21 23:45:21
【问题描述】：

我有一个形状为 (1, 1, 5, 7) 的 ndarray，它看起来像这样：

array[0][0] = 
[[ 0.   5.   0.9  0.6  0.3  0.8  0.7]
 [ 0.   5.   0.5  0.2  0.2  0.4  0.7]
 [ 0.   9.   0.6  0.8  0.4  1.   1. ]
 [ 0.   9.   0.5  0.8  0.3  0.9  0.6]
 [ 0.  16.   0.6  0.1  0.   0.4  0.4]]

我只想选择第二列的值为5 或9 的行。

为此，我创建了一个列表list = [5, 9] 和下面的一个函数来检查第二列的值是否是list 中的值：

def check(list, array):
    tf_array = np.zeros(np.shape(array))
    for l in list:
        for i, element in enumerate(array):
            if element == l:
                tf_array[i] = True
    return tf_array

然后我使用np.compress(check(list, array[0, 0, :, 1]), array, axis=2) 来提取第二列的值是列表中任一列的行。

但是，我觉得必须有一个更简单的方法！抱歉，因为我对 Numpy 很陌生，所以请有人帮我解决这个问题吗？非常感谢！

编辑

感谢您的回答！抱歉，我忘了提到该列表是通用的，我希望能够指定它。我突然想起可以使用条件not in 结合np.where 和np.delete 所以我的问题现在解决了！

【问题讨论】：

试试array[:, 2] == 5 | array[:, 2] == 9，或查看np.isin
你显示array[0,0]。 array[0,0,:,1] 长什么样子？

标签： python numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

首先，您必须将数组更改为二维，试试这个：

import numpy as np

a=np.array([[ 0,   5,  0.9, 0.6,  0.3,  0.8,  0.7],
 [ 0,   5,   0.5, 0.2,  0.2,  0.4,  0.7],
 [ 0,   9,   0.6,  0.8,  0.4,  1,   1 ],
 [ 0,   9,   0.5,  0.8,  0.3,  0.9,  0.6],
 [ 0,  16,   0.6,  0.1,  0,   0.4,  0.4]])

for l in a:
    if l[1]==5 or l[1]==9:
        print(l)

【讨论】：