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!