面膜基于价值观二维numpy的阵列中的一列 [英] mask a 2D numpy array based on values in one column

问题描述

假设我有以下numpy的数组：

  A = [[1，5，6]
     [2，4,1]，
     [3，1,5]]
 

我要屏蔽所有具有 1 在第一列的行。也就是说，我想

  [ - ， - ， - ]
     [2，4,1]，
     [3，1,5]]
 

这可能使用numpy的屏蔽数组操作呢？怎样才能做到这一点？

感谢。

解决方案

 导入numpy的是NP一个= np.array（[[1，5,6]，
              [2，4,1]，
              [3，1,5]]）np.ma.MaskedArray（一，掩模=（np.ones_like（一）*（一个[：，0] == 1））T）的＃返回：
masked_array（数据=
 [ -   -   - ]
 [2 4 1]
 [3 1 5]，
             面膜=
 [真真真]
 [假假假]
 [假假假]）
 

Suppose I have the following numpy array:

a = [[1, 5, 6],
     [2, 4, 1],
     [3, 1, 5]]

I want to mask all the rows which have 1 in the first column. That is, I want

   [[--, --, --],
     [2, 4, 1],
     [3, 1, 5]]

Is this possible to do using numpy masked array operations? How can one do it?

Thanks.

解决方案

import numpy as np

a = np.array([[1, 5, 6],
              [2, 4, 1],
              [3, 1, 5]])

np.ma.MaskedArray(a, mask=(np.ones_like(a)*(a[:,0]==1)).T)

# Returns: 
masked_array(data =
 [[-- -- --]
 [2 4 1]
 [3 1 5]],
             mask =
 [[ True  True  True]
 [False False False]
 [False False False]])

这篇关于面膜基于价值观二维numpy的阵列中的一列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！