说你有以下数组
a = np.array([[-1,-2,-3,4],[6,-1,-3,-4],[3,2,5,6]])
并且您想要所有行，其中位置0,1和2是＆lt; 0.
到目前为止，我发现了以下不合理的解决方案：
b = a[np.logical_and(a[:, 0]<0, a[:, 1]<0, a[:, 2]<0)]
或
c= a[np.where((a[:, 0]<0) * (a[:, 1]<0) * (a[:, 2]<0))]
考虑到我想要处理大型数组，这将是一个非常糟糕的解决方法。
有什么想法吗？
答案 0 :(得分：4)
您可以简单地使用：
b = a[np.all(a[:,:3] < 0,axis=1)]
因此，您可以先使用切片构建子矩阵 a[:,:3]将为矩阵a的前三列构建一个矩阵。接下来，我们使用< 0来检查所有这些元素是否都小于零。
然后，我们将在每一行上执行逻辑和（通过将列组合在一起）。这将为每一行构建一维矩阵。如果所有三列都是True，则元素将为True。否则为False。
最后我们使用 masking 来构建一个子矩阵，其中前三列 all 小于0.这可能会比号 numpy calls更少，因此我们每次通话都会做更多工作。