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必须有一种（非常）快速有效的方法来仅从 numpy 数组中获取元素，或者更有趣的是从它的切片中获取元素。假设我有一个 numpy 数组：

import numpy as np
a = np.arange(-10,10)

现在，如果我有一个清单：

s = [9, 12, 13, 14]

我可以从以下元素中选择元素：

a[s]  #array([-1,  2,  3,  4])

我怎样才能拥有一个由 a[s] 中满足条件的元素组成的（numpy）数组，即为正（或负）？结果应该是

np.ifcondition(a[s]>0, a[s])  #array([2,  3,  4])

它看起来微不足道，但我无法找到一个简单而浓缩的表达方式。我敢肯定口罩可以，但对我来说看起来并不直接。但是，两者都不是：

a[a[s]>0]
a[s[a[s]>0]]

其实都是不错的选择。

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怎么样：

In [19]: b = a[s]

In [20]: b[b > 0]
Out[20]: array([2, 3, 4])
于 2012-10-23T11:06:38.790 回答
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您绝对应该接受 unutbu 的回答，这也是我在 numpy 中通常用于这种情况的方法。但是为了有多种做事方式，有一个在 numpy 之外工作的方法，或者如果中间数组非常大，我将添加这个替代方案：

In [3]: [a[S] for S in s if a[S]>0]
Out[3]: [2, 3, 4]

同样，unutbu 的方法明显更快。但我喜欢这种方法，因为它可以进一步推广。如果您有一个昂贵的时髦函数（例如，没有索引），并且想要测试该函数的结果，您可能想要这样做：

In [5]: [f for S in s for f in [FunkyFunction(a[S])] if f>0]
Out[5]: [2, 3, 4]

奇怪的是，您在另一个列表中创建了一个列表，但这个内部列表只包含一个项目。基本上你正在做的是将值保存到变量f中，然后使用该值两次：一次测试值（f>0），如果测试通过，一次使用列表中的值。

于 2012-10-23T14:07:53.543 回答
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我知道这是一个老问题，我不确定在被问到时是否有以下内容，但由于我带着类似的问题来到这里，这就是我发现对我有用的问题：

np.extract(a[s] > 0, a[s])
于 2017-10-14T21:32:01.250 回答