在python中沿轴广播/扩展布尔数组

Question

我正在尝试沿向量广播布尔1D数组以隔离某些操作。

例如，如果我的布尔数组是：

b = array([True False False True])

与

np.shape(b) = (4,)

我的矩阵我想与这种形式进行行式比较：

A = array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0], [10.0, 11.0, 12.0]])

与

np.shape(A) = (4, 3)

我希望的最终结果是：

C = b * A (row-wise comparison) 

C = array([[1.0, 2.0, 3.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [10.0, 11.0, 12.0]])

我意识到这可以通过切片来完成，但我需要使用逻辑数组来提高速度。有没有办法“扩展”布尔向量，以便它可以在行上工作？

我们的想法是能够在一行中计算一个函数，以便

D = b * A * (some operation done over all vectors) + ~b * A * (some different operation done over all vectors)

谢谢！

Answer 1

将b扩展为2D，将第二个轴保持为单个维度（维度为length = 1）并乘以A。因此，在引擎盖下b将被广播到与A相同的形状，并且将执行逐元素的乘法。

因此，矢量化解决方案将是 -

A*b[:,None]