Question

我有一个numpy数组y：

y = np.arange(35).reshape(5,7)

5行，7列。现在我创建一个布尔1-d 5元素掩码，它选择我想要的行（遵循numpy indexing处的文档）：

b = np.array([False, False, True, False, True])

然后y[b]返回感兴趣的行。但是文档令人困惑：它说

布尔数组必须与被索引的数组具有相同的形状，或者可以播放到相同的形状。

＆b 不能用y：

播放

>>> np.broadcast_arrays(y, b)
ValueError: shape mismatch: two or more arrays have incompatible dimensions on axis 1.

因为广播的工作方式是匹配尾随尺寸并向后工作。

在这种布尔索引的情况下，显然有一些不同的规则在起作用;文件是错的还是我只是误解了？如果我按照文档建议的那样做，并使b成形（5,1），它就不会挑出行;它只获取每个选定行的第一列，并将其作为一维数组返回。

我怀疑真正的规则是布尔对象的dims必须与原始数组的初始 dims匹配，并且它选择布尔为true的每个dims的值，返回任何元素尾随dims。但我找不到任何官方说它是如何运作的。

所以我的问题是，（a）我做得对吗，文件是错的？（b）我读错了文件吗？（c）有更好/不同的方式去做或理解它吗？

Answer 1

y[b]的缩减似乎符合您的要求。我不认为它与文档不一致，并且没有特殊情况下布尔与数字进行广播。

y[b] # gives what you want
# broadcast booleans
np.broadcast_arrays(b, y) #gives the error you saw
np.broadcast_arrays(b[:,np.newaxis], y) #broadcasts.
# same as broadcast numbers
np.broadcast_arrays(np.arange(5), y) #ALSO gives the error you saw
np.broadcast_arrays(np.arange(5)[:,np.newaxis], y) #broadcasts.

Numpy与布尔索引和广播的混淆

1 个答案: