我们可以在numpy数组中找到标量的索引,如下所示:
import numpy as np
array = np.array([1,2,3])
mask = (array == 2) #mask is now [False,True,False]
当元素是向量时:
import numpy as np
array = np.array([[1,2],[1,4],[5,6]])
mask = (array == [1,4]) #mask is now [[True,False],[True,True],[False,False]]
我实际上想要生成类似的掩码,就像第二个示例中的第一个代码片段一样。
mask = [False,True,False]
这可能在numpy库中吗?
答案 0 :(得分:1)
由于比较是逐个元素的,因此您需要在第一个轴上使用all
来减少它:
(array == [1, 4]).all(axis=1)
Out: array([False, True, False], dtype=bool)