用邏輯運算符索引numpy數組

Question

我有一個二維的numpy數組，例如：

import numpy as np
a1 = np.zeros( (500,2) )

a1[:,0]=np.arange(0,500)
a1[:,1]=np.arange(0.5,1000,2)
# could be also read from txt

那么我想選擇與符合條件（例如范圍（l1，l2）中包含的所有值a1 [：，1]）的切片相對應的索引：

l1=20.0; l2=900.0; #as example

我想用一個簡潔的表達來做。 但是，兩者都沒有：

np.where(a1[:,1]>l1 and a1[:,1]<l2)

（它給出ValueError，並建議使用np.all，在這種情況下我不清楚）； 既不是：

np.intersect1d(np.where(a1[:,1]>l1),np.where(a1[:,1]<l2))

正在工作（它給出了不可散列的類型：“ numpy.ndarray”）

然后，我的想法是使用這些索引來映射另一個大小為（500，n）的數組。

有任何合理的方式選擇索引嗎？ 或者：在這種情況下是否需要使用口罩？

Answer 1

這應該工作

np.where((a1[:,1]>l1) & (a1[:,1]<l2))

要么

np.where(np.logical_and(a1[:,1]>l1, a1[:,1]<l2))

Answer 2

這是您想要的嗎？

import numpy as np
a1 = np.zeros( (500,2) )
a1[:,0]=np.arange(0,500)
a1[:,1]=np.arange(0.5,1000,2)
c=(a1[:,1]>l1)*(a1[:,1]<l2) # boolean array, true if the item at that position is ok according to the criteria stated, false otherwise 
print a1[c] # prints all the points in a1 that correspond to the criteria 

之后，您不僅可以從制作的新數組中選擇所需的點（假設新數組的尺寸為（500，n）），還可以

print newarray[c,:]