Python 过滤数组

过滤数组

从现有数组中获取一些元素并从中创建一个新数组称为过滤。

在 NumPy 中，您可以使用布尔索引列表。

布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。

如果索引处的值为True如果该索引处的值是，则该元素包含在过滤后的数组中False该元素被排除在过滤数组之外。

示例

从索引 0 和 2 上的元素创建一个数组：

import numpy as np

arr = np.array([41, 42, 43, 44])

x = [True, False, True, False]

newarr = arr[x]

print(newarr)

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上面的例子将返回[41, 43]，为什么？

因为新数组仅包含过滤器数组具有该值的值True，在本例中为索引 0 和 2。

创建过滤数组

在上面的例子中，我们硬编码了True和False值，但常见用途是根据条件创建过滤器数组。

示例

创建一个仅返回大于 42 的值的过滤器数组：

import numpy as np

arr = np.array([41, 42, 43, 44])

# Create an empty list
filter_arr = []

# go through each element in arr
for element in arr:
# if the element is higher than 42, set the value to True, otherwise False:
if element > 42:
filter_arr.append(True)
else:
filter_arr.append(False)

newarr = arr[filter_arr]

print(filter_arr)
print(newarr)

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示例

创建一个过滤器数组，该数组将仅返回原始数组中的偶数元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

# Create an empty list
filter_arr = []

# go through each element in arr
for element in arr:
# if the element is completely divisble by 2, set the value to True, otherwise False
if element % 2 == 0:
filter_arr.append(True)
else:
filter_arr.append(False)

newarr = arr[filter_arr]

print(filter_arr)
print(newarr)

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直接从数组创建过滤器

上面的示例是 NumPy 中相当常见的任务，NumPy 提供了一种很好的方法来解决它。

我们可以直接用数组代替条件中的可迭代变量，它就会像我们期望的那样工作。

示例

创建一个仅返回大于 42 的值的过滤器数组：

import numpy as np

arr = np.array([41, 42, 43, 44])

filter_arr = arr > 42

newarr = arr[filter_arr]

print(filter_arr)
print(newarr)

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示例

创建一个过滤器数组，该数组将仅返回原始数组中的偶数元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

filter_arr = arr % 2 == 0

newarr = arr[filter_arr]

print(filter_arr)
print(newarr)

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