根据一列中的值屏蔽 2D numpy 数组 [英] mask a 2D numpy array based on values in one column

问题描述

假设我有以下 numpy 数组:

Suppose I have the following numpy array:

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

我想屏蔽第一列中有 1 的所有行.也就是说，我想要

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

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

这是否可以使用 numpy 掩码数组操作来完成?怎么办?

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

谢谢.

推荐答案

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]])

这篇关于根据一列中的值屏蔽 2D numpy 数组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！