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在 NumPy 中，

    foo = np.array([[i+10*j for i in range(10)] for j in range(3)])
    array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
           [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
           [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]])
    filter = np.nonzero(foo > 100)#nothing matches

    foo[:,filter]
    array([], shape=(3, 2, 0), dtype=int64)

    foo[:,0:0]
    array([], shape=(3, 0), dtype=int64)

filter2 = np.nonzero(np.sum(foo,axis=0) < 47)
foo[:,filter2]
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5]],

       [[10, 11, 12, 13, 14, 15]],

       [[20, 21, 22, 23, 24, 25]]])
foo[:,filter2].shape
(3, 1, 6)

我有一个“过滤器”条件，我想对所有匹配列的所有行执行操作，但如果过滤器是一个空数组，我的 foo[:,filter] 会以某种方式被广播到一个 3D 数组中。另一个例子是 filter2 -> 再次，当我期待 foo[:,(np.sum(foo,axis=0) < 47)] 的结果时， foo[:,filter2] 给了我一个 3D 数组

有人可以解释 np.nonzero 的正确用例与使用布尔值查找正确的列/索引相比吗？

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1 回答 1

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首先，foo[filter] == foo[filter.nonzero()]whenfilter是一个布尔数组。

要理解为什么你会得到意想不到的结果，你必须对 python 如何进行索引有所了解。要在 python 中进行多维索引，您可以使用 in 中的索引[]，用逗号分隔或使用元组。所以foo[1, 2, 3]是一样的foo[(1, 2, 3)]。考虑到这一点，看看当你这样做时会发生什么foo[:, something]。我相信你试图得到的例子foo[:, something[0], something[1]]，但你得到了foo[(slice[None], (something[0], something[1]))]。

这有点学术，因为如果您只是filter用于索引，您可能不需要使用非零，只需使用布尔数组作为索引，但如果需要，您可以执行以下操作：

foo[:, filter[0]]

# OR
index = (slice(None),) + filter.nonzero()
foo[index]
于 2012-11-25T02:37:54.857 回答