Question

我有一个numpy数组形状（2，N）和三个约束来过滤。

列中的值不得为负数
第0行必须小于常数，例如xmax
第1行必须小于常数，例如ymax

这是我尝试过的：

xmax, ymax = 7, 8
dst = np.linspace(-2,10,20).reshape((2,-1)).astype(np.int32)
mask = np.where((0 <= dst) & (dst[1,:] < xmax) & (dst[0,:] < ymax))
mask = np.vstack(mask).T
for p in mask:
    print(p, dst[:,p[1]])

哪个产生

(array([[-2, -1,  0,  0,  0,  1,  1,  2,  3,  3],
   [ 4,  4,  5,  6,  6,  7,  8,  8,  9, 10]]), (2L, 10L))
(array([0, 2]), array([0, 5]))
(array([0, 3]), array([0, 6]))
(array([0, 4]), array([0, 6]))
(array([1, 0]), array([-2,  4]))  #<-- Why do I get this ??
(array([1, 1]), array([-1,  4]))  #<-- Why do I get this ??
(array([1, 2]), array([0, 5]))
(array([1, 3]), array([0, 6]))
(array([1, 4]), array([0, 6]))

我做错了什么产生了这两个不需要的结果（-2,4）和（-1,4）？

Answer 1

如@hpaulj所述，错误在于where子句。我没有意识到我可以把它当作一个连续的布尔数组。我学到的是，如果我保持dst＆gt; = 0检查，我保持我的维度，然后我可以添加两个约束来检查每行值明确小于零。

xmax, ymax = 7, 8
dst = np.linspace(-2,10,20).reshape((2,-1)).astype(np.int32)
mask = np.argwhere((dst >= 0) & (dst[0,:] >= 0) & (dst[1,:] >= 0) & (dst[1,:] < xmax) & (dst[0,:] < ymax))
print(mask)
for p in mask:
    print(p, dst[:,p[1]])

Answer 2

In [5]: xmax, ymax = 7, 8
   ...: dst = np.linspace(-2,10,20).reshape((2,-1)).astype(np.int32)
   ...: mask = np.where((0 <= dst) & (dst[1,:] < xmax) & (dst[0,:] < ymax))
   ...: 
In [6]: mask
Out[6]: 
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=int32),
 array([2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32))

In [8]: dst[mask]
Out[8]: array([0, 0, 0, 4, 4, 5, 6, 6])

mask会选择dst的正确元素，但要从任一行中选择。

但是这只使用mask信息的一部分从两行中选择。所以它有一些masked值，但也有另一行的值。

In [9]: dst[:,mask[1]]
Out[9]: 
array([[ 0,  0,  0, -2, -1,  0,  0,  0],
       [ 5,  6,  6,  4,  4,  5,  6,  6]])
In [10]: dst[0,mask[1]]
Out[10]: array([ 0,  0,  0, -2, -1,  0,  0,  0])
In [11]: dst[1,mask[1]]
Out[11]: array([5, 6, 6, 4, 4, 5, 6, 6])

numpy 2d每行都有约束

2 个答案: