如何在多列上屏蔽 numpy 结构化数组？

Question

I have a numpy structured array with a dtype such as:我有一个 Dtype 的 numpy 结构化数组，例如：

A = numpy.empty(10, dtype=([('segment', '<i8'), ('material', '<i8'), ('rxN', '<i8')]))

I know I can create a mask such as:我知道我可以创建一个面具，例如：

A[A['segment'] == 42] = ...

Is there a way to create a mask on multiple columns?有没有办法在多列上创建掩码？ For example (I know this doesn't work, but I wish it did):例如（我知道这不起作用，但我希望它起作用）：

A[A['segment'] == 42 and A['material'] == 5] = ...

Answer 1

You can use the & operator instead of and :您可以使用&运算符代替and ：

A[(A['segment'] == 42) & (A['material'] == 5)]

Note that extra parantheses are required.请注意，需要额外的括号。

如何在多列上屏蔽 numpy 结构化数组？

问题描述

1 个解决方案

解决方案1
12 已采纳 2011-07-22 15:42:25

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解决方案1 12 已采纳 2011-07-22 15:42:25

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