问题描述
我有两个二维数组，数字之一，布尔值：
X =
阵列（[0，0，0，0，0，0，0，0，0，0]，
[1，1，1，1，1，1，1，1，1，1]
[2，2，2，2，2，2，2，2，2，2]
[3，3，3，3，3，3，3，3，3，3]
[4，4，4，4，4，4，4，4，4，4]
[5，5，5，5，5，5，5，5，5，5]
[6，6，6，6，6，6，6，6，6，6]
[7，7，7，7，7，7，7，7，7，7]
[8，8，8，8，8，8，8，8，8，8]
[9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.]]）IDX =
阵列（[假，假，假，假，假，假，假，假，假，假]
[假，真，真，真，真，真，假，假，假，假]
[假，真，真，真，真，真，假，假，假，假]
[假，真，真，真，真，真，假，假，假，假]
[假，假，假，真，真，真，真，假，假，假]
[假，假，假，假，真，真，真，假，假，假]
[假，假，假，假，假，假，真，假，假，假]
[假，假，假，假，假，假，假，真，假，假]
[假，假，假，假，假，假，假，假，假，假]
[假，假，假，假，假，假，假，假，假，假]，DTYPE =布尔）
在I指数则返回一维数组数组：
X [IDX]
阵列（[1，1，1，1，1，2，2，2，2，2，3，3，3，
3，3，4，4，4，4，5，5，5，6，7]）
我如何索引数组，并与预期输出返回一个二维数组：
X [IDX]
阵列（[1，1，1，1，1]
[2，2，2，2，2]
[3，3，3，3，3]
[4，4，4，4]
[5，5，5]
[6]
[7.]]）
您命令返回一维数组，因为这是不可能实现无（一）破坏柱结构，这通常是必要的。例如，在 7 您请求的输出原本属于7列，现在它在列0;和（b） numpy的不，据我所知，支持与同尺寸大小不同的高维数组。我的意思是，numpy的不能有一个数组，其前三行是长度为5，长度4等的第4行的 - 所有的行（相同尺寸）需要具有相同的长度
我想你可以期望的最好结果是数组（而不是二维数组）的数组。这是我会怎样构建的，虽然有可能是更好的方法，我不知道的：
在[9]：从和itertools导入izip
在[11]：阵列（[R [ridx]对于R，ridx在izip（X，IDX）如果ridx.sum（）大于0]）
出[11]：
阵列（[阵列（[1，1，1，1，1]），阵列（[2，2，2，2，2]），
阵列（[3，3，3，3，3]），阵列（[4，4，4，4]），
阵列（[5，5，5]），阵列（[6]），阵列（[7]）]，DTYPE =对象）
I have a two 2D arrays, one of numbers and one of boolean values:
x =
array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
[ 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[ 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6.],
[ 7., 7., 7., 7., 7., 7., 7., 7., 7., 7.],
[ 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8.],
[ 9., 9., 9., 9., 9., 9., 9., 9., 9., 9.]])
idx =
array([[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, True, True, True, True, True, False, False, False, False],
[False, True, True, True, True, True, False, False, False, False],
[False, True, True, True, True, True, False, False, False, False],
[False, False, False, True, True, True, True, False, False, False],
[False, False, False, False, True, True, True, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, True, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, True, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False]], dtype=bool)
When I index the array it returns a 1D array:
x[idx]
array([ 1., 1., 1., 1., 1., 2., 2., 2., 2., 2., 3., 3., 3.,
3., 3., 4., 4., 4., 4., 5., 5., 5., 6., 7.])
How do I index the array and return a 2D array with the expected output:
x[idx]
array([[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 2., 2., 2., 2., 2.],
[ 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 4., 4., 4., 4.],
[ 5., 5., 5.],
[ 6.],
[ 7.]])
Your command returns a 1D array since it's impossible to fulfill without (a) destroying the column structure, which is usually needed. e.g., the 7 in your requested output originally belonged to column 7, and now it's on column 0; and (b) numpy does not, afaik, support high dimensional array with different sizes on the same dimension. What I mean is that numpy can't have an array whose first three rows are of length 5, 4th row of length 4, etc. - all the rows (same dimension) need to have the same length.
I think the best result you could hope for is an array of arrays (and not a 2D array). This is how I would construct it, though there are probably better ways I don't know of:
In [9]: from itertools import izip
In [11]: array([r[ridx] for r, ridx in izip(x, idx) if ridx.sum() > 0])
Out[11]:
array([array([ 1., 1., 1., 1., 1.]), array([ 2., 2., 2., 2., 2.]),
array([ 3., 3., 3., 3., 3.]), array([ 4., 4., 4., 4.]),
array([ 5., 5., 5.]), array([ 6.]), array([ 7.])], dtype=object)
这篇关于在numpy的多维布尔数组索引的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！