Question

我有一个1700值的数组（msaarr），范围从大约0到150.我知道这些值中的894应该小于2，我希望创建一个只包含这些值的新数组。

到目前为止，我尝试过这段代码：

Combined = np.zeros(shape=(894,8))

for i in range(len(Spitzer)):         #len(Spitzer) = 1700
    index = np.where(msaarr <= 2)
    Combined[:,0] = msaarr[index]

有八列的原因是因为我有更多的数据与msaarr中的每个值相关联，我也想显示。 msaarr是使用几行代码创建的，这就是为什么我在这里没有提到它们，但它是一个形状为（1700,1）且类型为float64的数组。

我遇到的问题是，如果我打印msaarr [index]，那么我得到一个形状数组（893，），但当我尝试将其指定为我的第0列时，我收到错误< / p>

ValueError: could not broadcast input array from shape (1699) into shape (894)

我也尝试了

Combined[:,0] = np.extract(msaarr <= 2, msaarr)

出了同样的错误。

我一开始认为这可能与Python的零索引有些混淆，所以我尝试将形状更改为893，并尝试将其分配给另一列[：，1]，但我每次都有相同的错误。

或者，当我尝试：

Combined[:,1][i] = msaarr[index][i]

我收到错误：

IndexError: index 894 is out of bounds for axis 0 with size 894

我做错了什么？

编辑：

一位朋友指出我可能没有正确地调用索引，因为它是一个元组，所以他的建议是：

index = np.where(msaarr < 2)
Combined[:,0] = msaarr[index[0][:]]

但我仍然收到此错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (893,1) into shape (893)

我的形状怎么样（893）而不是（893,1）？

另外，我做了检查，len（index [0] [：]）= 893，而len（msaarr [index [0] [：]]）= 893。

上次尝试的完整代码是：

import numpy as np
from astropy.io import ascii
from astropy.io import fits

targets = fits.getdata('/Users/vcolt/Dropbox/ATLAS source matches/OzDES.fits')
Spitzer = ascii.read(r'/Users/vcolt/Desktop/Catalogue/cdfs_spitzer.csv', header_start=0, data_start=1)

## Find minimum separations, indexed.
RADiffArr = np.zeros(shape=(len(Spitzer),1))
DecDiffArr = np.zeros(shape=(len(Spitzer),1))
msaarr = np.zeros(shape=(len(Spitzer),1))
Combined= np.zeros(shape=(893,8))

for i in range(len(Spitzer)):
    x = Spitzer["RA_IR"][i]
    y = Spitzer["DEC_IR"][i]
    sep = abs(np.sqrt(((x - targets["RA"])*np.cos(np.array(y)))**2 + (y - targets["DEC"])**2))
    minsep = np.nanmin(sep)
    minseparc = minsep*3600
    msaarr[i] = minseparc
    min_positions = [j for j, p in enumerate(sep) if p == minsep]
    x2 = targets["RA"][min_positions][0]
    RADiff = x*3600 - x2*3600
    RADiffArr[i] = RADiff
    y2 = targets["DEC"][min_positions][0]
    DecDiff = y*3600 - y2*3600
    DecDiffArr[i] = DecDiff

index = np.where(msaarr < 2)
print msaarr[index].shape
Combined[:,0] = msaarr[index[0][:]]

无论index = np.where（msaarr＆lt; 2）是否进入循环，我都会得到同样的错误。

Answer 1

看一下将numpy.take与numpy.where结合使用。

inds = np.where(msaarr <= 2)
new_msaarr = np.take(msaarr, inds)

如果它是一个多维数组，您还可以添加axis关键字以沿该轴获取切片。

Answer 2

我认为循环不在正确的位置。 np.where()将返回与您指定的条件匹配的元素索引数组。

这应该足够了

Index = np.where(msaarr <= 2)

因为index是一个数组。您需要遍历此索引并填充组合[：0]

中的值

我还要指出一件事。您已经说过，将会有894个小于2的值，但在使用的代码中，您使用的值小于等于2.

Answer 3

np.where(condition)将返回一个数组元组，其中包含用于验证您的条件的元素的索引。
要获取验证条件的元素数组，请使用：

new_array = msaarr[msaarr <= 2]
>>> x = np.random.randint(0, 10, (4, 4))
>>> x
array([[1, 6, 8, 4],
       [0, 6, 6, 5],
       [9, 6, 4, 4],
       [9, 6, 8, 6]])
>>> x[x>2]
array([6, 8, 4, 6, 6, 5, 9, 6, 4, 4, 9, 6, 8, 6])

如何使用np.where（）创建特定行的新数组？

3 个答案: