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我正在尝试沿向量广播布尔一维数组以隔离某些操作。

例如，如果我的布尔数组是：

b = array([True False False True])

和

np.shape(b) = (4,)

我想进行逐行比较的矩阵是这种形式：

A = array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0], [10.0, 11.0, 12.0]])

和

np.shape(A) = (4, 3)

我想要的最终结果是：

C = b * A (row-wise comparison) 

C = array([[1.0, 2.0, 3.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [10.0, 11.0, 12.0]])

我意识到这可以通过切片来完成，但我需要使用逻辑数组来提高速度。有没有办法“扩展”布尔向量以便它在行上工作？

这个想法是能够在一行中计算一个函数，以便

D = b * A * (some operation done over all vectors) + ~b * A * (some different operation done over all vectors)

谢谢！

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扩展b到2D将第二个轴保持为单维（维度与length = 1）并与 相乘A。因此，引擎盖下b将被广播为与 of 相同的形状，A并且将执行元素乘法。

因此，矢量化解决方案将是 -

A*b[:,None]
于 2016-10-27T08:11:15.233 回答