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如何使用一对不等式过滤 numpy 数组，例如：

>>> a = np.arange(10)
>>> a[a <= 6]
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> a[3 < a]
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>>
>>> a[3 < a <= 6]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
 Use a.any() or a.all()

如果我尝试，我会得到相同的响应a.all(3 < a <= 6)

np.array([x for x in a if 3 < x <= 6])有效，但看起来很讨厌。这样做的正确方法是什么？

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1 回答 1

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你需要做：

a[(3 < a) & (a <= 6)]

这是python中的“疣”。在 python(3 < a <=6)中被翻译为((3 < a) and (a <= 6)). 但是 numpy 数组不适用于该and操作，因为 python 不允许andandor运算符的重载。因为那个 numpy 使用&and |。大约一年前有一些关于解决这个问题的讨论，但从那以后我似乎没有太多关于它的事情。

http://mail.python.org/pipermail/python-dev/2012-March/117510.html

于 2013-03-07T23:41:15.377 回答