每个轴的 NumPy 2D 数组布尔索引

Question

我创建了 2D 数组，并使用 2 个 bool 索引数组进行了布尔索引。 第一个用于轴 0，下一个用于轴 1。

我希望像 Pandas 一样选择每个轴上的 True 和 True 交叉值。 但结果不是。

我想知道下面的代码是如何工作的。 我想从官方 numpy 站点获取描述此问题的链接。

提前致谢。

a = np.arange(9).reshape(3,3)
a
----------------------------
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

a[ [True, False, True], [True, False, True] ]
--------------------------
array([0, 8])

我的期望是[0, 6, 2, 8] 。 （我知道如何得到我期望的结果。）

Answer 1

In [20]: a = np.arange(9).reshape(3,3)

如果将列表传递给ix_ ，则结果是 2 个可以使用的数组，并通过broadcasting来索引所需的块：

In [21]: np.ix_([True, False, True], [True, False, True] )
Out[21]: 
(array([[0],
        [2]]),
 array([[0, 2]]))
In [22]: a[_]
Out[22]: 
array([[0, 2],
       [6, 8]])

这不是 1d，但很容易弄乱。

尝试制作等效的布尔数组不起作用：

In [23]: a[[[True], [False], [True]], [True, False, True]]
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-23-26bc93cfc53a>", line 1, in <module>
    a[[[True], [False], [True]], [True, False, True]]
IndexError: too many indices for array: array is 2-dimensional, but 3 were indexed

布尔索引必须是 1d 或 nd 匹配目标，这里是 (3,3)。

In [26]: np.array([True, False, True])[:,None]& np.array([True, False, True])
Out[26]: 
array([[ True, False,  True],
       [False, False, False],
       [ True, False,  True]])

Answer 2

你想要的是连续的切片： a[[True, False, True]][:,[True, False, True]]

a = np.arange(9).reshape(3,3)
x = [True, False, True]
y = [True, False, True]
a[x][:,y]

作为平面阵列

a[[True, False, True]][:,[True, False, True]].flatten(order='F')

输出： array([0, 6, 2, 8])

选择

注意。 这需要用于切片的数组

a = np.arange(9).reshape(3,3)
x = np.array([False, False, True])
y = np.array([True, False, True])
a.T[x&y[:,None]]

输出： array([0, 6, 2, 8])