Question

如何只选择与条件布尔矢量对应的2-d numpy数组的列？

假设您有一个10x10矩阵，由生成，比如说：

a = np.random.randint(0,1,(10,10))
a = 
array([[4, 9, 1, 9, 5, 2, 1, 7, 6, 5],
       [5, 4, 2, 4, 8, 1, 5, 5, 7, 5],
       [3, 8, 7, 4, 3, 4, 8, 8, 8, 3],
       [5, 4, 4, 4, 9, 6, 7, 1, 6, 8],
       [8, 3, 2, 1, 7, 5, 8, 8, 4, 9],
       [9, 5, 6, 8, 6, 8, 1, 4, 4, 5],
       [5, 4, 3, 2, 8, 3, 2, 2, 8, 6],
       [2, 5, 4, 5, 9, 7, 9, 2, 5, 6],
       [4, 5, 9, 7, 3, 1, 5, 7, 4, 8],
       [6, 1, 3, 8, 8, 3, 2, 6, 6, 7]])

并且你想要删除与包含（True / False或0/1）的向量相对应的所有行，比如说：

b = np.random.randint(0,2,10)
b = 
array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1])

Answer 1

我花了一些时间试图找到简单的语法，只返回python 3中numpy数组中指定的colummns，最后弄明白了。有许多其他线程显示更复杂的方法来做到这一点，所以我想我会在这里提出简单的解决方案。这对于经验丰富的python用户来说非常明显，但对于像我这样的初学者来说，这本来是有用的。

最简单的方法是：

new_matrix = a[:,b==1]

产生：

new_matrix = 

array([[9, 1, 5, 1, 7, 6, 5],
       [4, 2, 8, 5, 5, 7, 5],
       [8, 7, 3, 8, 8, 8, 3],
       [4, 4, 9, 7, 1, 6, 8],
       [3, 2, 7, 8, 8, 4, 9],
       [5, 6, 6, 1, 4, 4, 5],
       [4, 3, 8, 2, 2, 8, 6],
       [5, 4, 9, 9, 2, 5, 6],
       [5, 9, 3, 5, 7, 4, 8],
       [1, 3, 8, 2, 6, 6, 7]])

这会为我节省很多时间。

在python 3中使用布尔条件向量选择numpy子阵列的简单方法

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