numpy在python列上对基于矩阵的条件进行切片答案

【问题标题】：numpy slicing the matrix based condition on the column pythonnumpy在python列上对基于矩阵的条件进行切片
【发布时间】：2021-06-16 05:23:32
【问题描述】：

X = np.arange(1, 26).reshape(5, 5)
X[:,1:2] % 2 == 0

条件应仅应用于第二列我想要条件为真的整个矩阵像

[array([[False,  True, False,  False, False],
       [ False, False,  False, False,  False],
       [False,  True, False,  False, False],
       [ False, False,  False, False,  False],
       [False,  True, False,  False, False]])]

它给出了错误 IndexError：布尔索引与维度 1 上的索引数组不匹配；维度为 5，但对应的布尔维度为 1

【问题讨论】：

X=[X[::] % 2 == 0] 然后print(X) 是你想要的吗？
X 是一个 5x5 矩阵，但 X[:,1:2] 是一个 1x5 矩阵。它们的形状不同，所以发生了错误。
请同时说明您的预期结果，您希望看到X 的哪些元素，以及以什么形式出现。

标签： python numpy numpy-slicing

【解决方案1】：

这是你想要的吗？

import numpy as np
X = np.arange(1, 26).reshape(5, 5)
X=[X[::] % 2 == 0]
print(X)

输出

[array([[False,  True, False,  True, False],
       [ True, False,  True, False,  True],
       [False,  True, False,  True, False],
       [ True, False,  True, False,  True],
       [False,  True, False,  True, False]])]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想得到条件为真的整个矩阵。你可以这样做

X % 2 == 0

如果你想得到条件为真的第一列那么

X[:, 1:2] % 2 ==0

【讨论】：