python - 如何从numpy的数组中选择两个边界之间的点？

给定形状为（n，d）的数组A。 n是点（或向量）的数量，d是每个点的维数。

我想从A中选择两个最小和最大向量之间的点。最小和最大尺寸为d。最小值和最大值对于每个维度都有最小值和最大值。

A=array([[ 4,  3, 12,  7],
   [ 3,  2, 10,  5],
   [ 6, 10, 14,  8],
   [ 7, 11, 13, 14],
   [10, 16, 20, 14],
   [12, 19, 22, 16],
   [ 7, 10, 25, 18]])
mins = np.array( [5,9,12,6])
maxes = np.array( [10,17,20,15] )

预期结果是：

[ 6, 10, 14,  8],

[ 7, 11, 13, 14],

[10, 16, 20, 14]

最佳答案

您可以通过以下行过滤它们：

x = np.logical_and((A >= mins).sum(axis=1) == len(mins), (A <= maxes).sum(axis=1) == len(mins))
result = A[x]

result：

array([[ 6, 10, 14,  8],
       [ 7, 11, 13, 14],
       [10, 16, 20, 14]])

编辑：上面可以简化为：

A[(A <= maxes).sum(axis=1) & (A >= mins).sum(axis=1) == len(mins)]

深入说明：

(A >= mins).sum(axis=1) == len(mins)

返回一个布尔数组，其中所有True是索引，其中A[index]中的每个数组元素都大于或等于mins数组中的每个元素：

array([False, False,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

我们将其与(A <= maxes).sum(axis=1) == len(mins)联接，表示所有小于maxes的元素，而x表示为

array([False, False,  True,  True,  True, False, False], dtype=bool)

我们只需要将其应用于A

关于python - 如何从numpy的数组中选择两个边界之间的点？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55246738/