Question

我正在使用Python。如何基于具有相同长度的两个其他向量的值来进行向量的子选择？

例如这三个载体

c1 = np.array([1,9,3,5])
c2 = np.array([2,2,3,2])
c3 = np.array([2,3,2,3])

c2==2
array([ True,  True, False,  True], dtype=bool)
c3==3
array([False,  True, False,  True], dtype=bool)

我想做这样的事情：

elem  = (c2==2 and c3==3)
c1sel = c1[elem]

但是第一个语句导致错误：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. 
Use a.any() or a.all()

在Matlab中，我会使用：

elem  = find(c2==2 & c3==3);
c1sel = c1(elem);

如何在Python中执行此操作？

Answer 1

您可以使用numpy.logical_and：

>>> c1[np.logical_and(c2==2, c3==3)]
array([9, 5])

Answer 2

或者，尝试

>>> c1[(c2==2) & (c3==3)]
array([9, 5])

cf）Python Operator Precedence &的优先级高于==。请参阅以下结果。

>>> 1 == 1 & 2 == 2
False

>>> (1 == 1) & (2 == 2)
True

Answer 3

您必须将每个条件保留在括号内：

In []: c1[(c2 == 2) & (c3 == 3)]
Out[]: array([9, 5])

根据Python中其他两个数组的值，创建数组的子集

3 个答案: