Numpy：如何以矢量方式应用蒙版？答案

【问题标题】：Numpy: how do I apply masks vectorwise?Numpy：如何以矢量方式应用蒙版？
【发布时间】：2023-03-21 15:20:01
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，它是一个向量列表，比如

arr1 = [ [ 1, 2 ], [ 2, 2 ], [ 5, 3 ], [ 9, -1 ], [ 6, 3 ], ... ]

对应x,y值对。我想使用 x 和 y 分量的标准设置一个掩码，例如 0

[ [ True, True ], [ True, True ], [ False, False ], [ False, False ], [ False, False ], ... ]

换句话说，对于数组中的每个向量，我希望掩码对两个分量都具有相同的真值，并且仅在满足 x 和 y 的条件时才返回 True。我试过类似的东西：

masked = numpy.ma.array(arr1, mask= [0<arr1[:,0]<4 & 0<arr1[:,1]<7, 0<arr1[:,0]<4 & 0<arr1[:,1]<7])

但它告诉我“具有多个元素的数组的真值是不明确的。”有没有办法在不使用循环或 if else 的情况下简洁地做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

使用输入数组：

print(arr1)
array([[ 1,  2],
       [ 2,  2],
       [ 5,  3],
       [ 9, -1],
       [ 6,  3]])

您可以单独检查每一列的条件（请注意 NumPy 中的 chained comparisons don't work）。然后对两个条件进行按位与并广播到数组的形状：

x = arr1[:,0] 
y = arr1[:,1] 

c1 = (x>0)&(x<4)
c2 = (y>0)&(y<7)

np.broadcast_to((c1&c2)[:,None], arr1.shape)
array([[ True,  True],
       [ True,  True],
       [False, False],
       [False, False],
       [False, False]])

【讨论】：