Numpy：如何按多个条件过滤行？

Question

我有一个名为meta的二维numpy数组，有三列.. 我想要做的是 :

1. 检查前两列是否为零
2. 检查第三列是否小于X
3. 只返回符合条件的行

我已经让它工作了，但这个解决方案似乎很别扭：

meta[ np.logical_and( np.all( meta[:,0:2] == [0,0],axis=1 ) , meta[:,2] < 20) ]

有没有更简洁的方式？同时满足多个条件好像很难 ;(

谢谢

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抱歉，第一次复制的表达不对...已更正。

- sten

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它如何使用==？你需要numpy.logical_and。 - Mazdak

那不起作用...当两种情况都为假时，它将失败。 - Joran Beasley

Answer 1

您可以在一个切片中使用多个过滤器，就像这样：

x = np.arange(90.).reshape(30, 3)
#set the first 10 rows of cols 1,2 to be zero
x[0:10, 0:2] = 0.0
x[(x[:,0] == 0.) & (x[:,1] == 0.) & (x[:,2] > 10)]
#should give only a few rows
array([[  0.,   0.,  11.],
       [  0.,   0.,  14.],
       [  0.,   0.,  17.],
       [  0.,   0.,  20.],
       [  0.,   0.,  23.],
       [  0.,   0.,  26.],
       [  0.,   0.,  29.]])

- reptilicus

Answer 2

这样如何 -

meta[meta[:,2]<X * np.all(meta[:,0:2]==0,1),:]

示例运行 -

In [89]: meta
Out[89]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 0,  0,  2,  0],
       [ 9,  0, 11, 12]])

In [90]: X
Out[90]: 4

In [91]: meta[meta[:,2]<X * np.all(meta[:,0:2]==0,1),:]
Out[91]: array([[0, 0, 2, 0]])

- Divakar