使用一维布尔数组过滤二维数组

Question

我有两个numpy数组。

x = [[1,2], [3,4], [5,6]]
y = [True, False, True]

我希望获得y中对应元素为True的X元素：

filtered_x = filter(x,y)
print(filtered_x) # [[1,2], [5,6]] should be shown.

我尝试过使用np.extract，但似乎仅适用于1维数组x。当y对应的值为True时，如何提取x中的元素？

- Light Yagmi

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x[y]。这被称为布尔索引。 - P. Camilleri

你可以尝试使用列表推导式，例如[val for val in x if y[x.index(val)]]。简单而优雅。 - Asad Moosvi

@AsadMoosvi 比 numpy 内置函数慢，而且不返回 np.array... - P. Camilleri

Answer 1

只需使用布尔索引即可：

>>> import numpy as np

>>> x = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
>>> y = np.array([True, False, True])
>>> x[y]   # or "x[y, :]" because the boolean array is applied to the first dimension (in this case the "rows")
array([[1, 2],
       [5, 6]])

如果您想将其应用于列而不是行：

>>> x = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
>>> y = np.array([True, False])
>>> x[:, y]  # boolean array is applied to the second dimension (in this case the "columns")
array([[1],
       [3],
       [5]])

- MSeifert

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为了保持一致性和清晰度，我更喜欢使用 x[y, :] 和 x[:, y]。 - Jblasco

我倾向于省略结尾的 , :，因为这样更省打字，而且结果是否包含它们并没有区别。但是我可以理解包含它们会更容易理解。 :) - MSeifert

Answer 2

l=[x[i] for i in range(0,len(y)) if y[i]] 这样就可以了。

- Vineet Jain