Question

我试图从(N x N x N) numpy数组中提取所有索引，其中A和B数组中的值都等于某个值x - 找到常见的重叠。

我在尝试：

   A[A==1 and B==1]

但是收到错误：

ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any（）或a.all（）

我该如何解决这个问题？

Answer 1

Numpy不能重载“和”关键字。然而，它重载二进制AND运算符＆amp;为了这。尝试：

A [（A == 1）＆amp; （B == 1）]

parantheses很重要。我发现它经常（并不总是）比logical_and

更易读

Answer 2

考虑以下三维数组，这些数组随机填充值-1,0和1：

import numpy as np
np.random.seed(2016)  # use a fixed seed to get the same results on multiple runs
N = 3
A = np.random.randint(-1, 2, N**3).reshape([N, N, N])
B = np.random.randint(-1, 2, N**3).reshape([N, N, N])

请注意，您需要使用固定种子（例如2016）才能在多次运行中获得相同的结果：

>>> print A
[[[ 1  1  0]
  [-1  1 -1]
  [-1 -1 -1]]

 [[ 0  1  1]
  [-1  1  1]
  [ 0  1  0]]

 [[ 0  1  0]
  [-1  1  1]
  [-1  1  0]]]

>>> print B
[[[-1  0  0]
  [-1 -1  1]
  [ 0 -1 -1]]

 [[-1 -1 -1]
  [-1  1  1]
  [-1  1  1]]

 [[ 1  1 -1]
  [-1  0  1]
  [-1  1 -1]]]

如果您的目标是提取两个矩阵中<1>的元素的索引，您可能会发现此代码非常有用：

>>> np.transpose(np.where((A==1)*(B==1)))
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 2],
       [1, 2, 1],
       [2, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [2, 2, 1]], dtype=int64)

Answer 3

或许稍微仓促地发布这个问题。使用了numpy的

logical_and(x1, x2[, out])

最终完成了这项工作！

用于nd数组的python中的逻辑索引

3 个答案: