基于掩码数组过滤NumPy数组的Python实现

Question

假设我有一个长度为N的数据numpy数组，以及一个长度为N的位掩码数组。

data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
mask = [0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]

有没有一种无需循环的numpy方法来创建一个新的数组，该数组基于数据创建，只有当masks [i]！= 0时，它才会获取data的所有条目？就像这样：

func(data, mask) = [2,4,6,8,0]

或者等价于循环符号表示：

ans = []
for idx in range(mask):
    if mask[idx]:
        ans.append(data[idx])
ans = numpy.array(ans)

谢谢！

- seedship

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你的问题比链接的重复问题还要简单，因为你只在一个维度上工作。所需的代码是...等一下...data[mask != 0]。是的，这种简化正是Numpy的核心卖点之一。当然，你需要使用Numpy数组，而不是普通的Python列表。 - Karl Knechtel

你应该查看：numpy文档中的解决方案。在你的情况下，只需执行：np.ma.array(data, mask=mask).data（在此之前将列表转换为数组）。 - Memristor

@Memristor 当我尝试np.ma.array(data, mask=mask).data时，我只得到了原始数组。不太清楚你发的链接如何能用来获得OP想要的结果。 - Mark

是的，看起来.data给出了原始数组。.tolist()给出了掩码列表，但并不会移除掩码值。它们总是被fill_value（可以是None或自定义值）填充。 - tdy

@MarkM 抱歉，你必须先获取 x = np.ma.array(...) 的结果，然后使用 x[~x.mask].data，它会移除掩码为0的元素；另一种方法是使用 where：np.where([1, 0, 1, 0, 1], [1, 2, 3, 4, 5], 0)，它不会移除元素，而是用0替代。 - Memristor

Answer 1

你可以使用布尔值数组过滤numpy数组。你从一个整数数组开始，你不能直接使用它，但你当然可以将1和0解释为布尔值，然后直接使用它作为掩码:

import numpy as np

data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
mask = np.array([0,1,0,1,0,1,0,1,0,1])

data[mask.astype(bool)]
# array([2, 4, 6, 8, 0])

- Mark