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使用布尔数组B对数组A进行Numpy切片

conditional-statements numpy python

codingknob · 技术社区 · 5 年前

我有以下收入和成本阵列示例:

np.array([[[0,1, 1],
[-1, 0, 1],
[-1, -1, 0]],

[[0,0, 1],
[0, 0, 1],
[-1, -1, 0]]])

费用:

np.array([[[0,0.5, 0.4],
[-0.5, 0, 3],
[-0.4, -3, 0]],

[[0,0, 0.3],
[0, 0, 0.3],
[-0.3, -0.3, 0]]])

np.array([[[False, True, True],
        [False, False, True],
        [False, False, False]],

       [[False, False, False],
        [False, False,  True],
        [False, False, False]]])

我需要收入[条件]和成本[条件],或者更确切地说,希望按条件数组对收入/成本数组进行切片/筛选。但我希望这样:

收入[条件]:

np.array([[[0,1, 1],
[0, 0, 1],
[0, 0, 0]],

[[0,0, 0],
[0, 0, 1],
[0, 0, 0]]])

成本[条件]:

np.array([[[0,0.5, 0.4],
[0, 0, 3],
[0, 0, 0]],

[[0,0, 0.3],
[0, 0, 0.3],
[0, 0, 0]]])

np.where 和 np.take 但没能得到我想要的。

0 回复 | 直到 5 年前

Koen G. 5 年前

乘法而不是索引。False作为0,True作为1。

Martin 5 年前

使用 np.其中 利用索引

revenue[np.where(condition!=True)] = 0
cost[np.where(condition!=True)] = 0

Lior Cohen 5 年前

例如:

zero_cost = np.zeros_like(cost)
zero_cost[condition] = cost[condition]

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