我有一个numpy数组，我需要过滤并执行求和。与我的previous question类似，虽然这个需要按两个条件进行过滤。
需要返回列7和列0 == ptype列8 == radius的总和。
np.sum(data[data[:,0] == ptype and data[data[:,8] <= radius],7])
我收到以下错误：
The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
有什么想法吗？
答案 0 :(得分：4)
python的and查看条件任一侧的布尔值。由于numpy中的设计决策，具有多于1个值的数组没有布尔值（如您所见，它会引发ValueError。解决方案是使用np.logical_and函数
mask = np.logical_and(data[:, 0] == ptype, data[:, 8] <= radius)
np.sum(data[mask, 7])
请注意&在这种情况下也可以使用，因为你有布尔数组 - 但是，我不喜欢通常使用那个（和numpy一样），{{ 1}}表示按位和，而不是逻辑和。
答案 1 :(得分：2)
您需要使用&代替and NumPy数组：
mask = (data[:,0] == ptype) & (data[:,8] <= radius)
data[mask,7].sum()