python - 如何从 numpy 数组中快速获取特定索引？

Question

但我没有索引值，我只有在不同数组中的相同索引中的索引值。例如，我有

a = array([3,4,5,6])
b = array([0,1,0,1])

有没有NumPy方法可以快速查看这两个值并从 a 中提取所有值其索引匹配所有 1 的索引在 b 中？我希望它产生:

array([4,6])

可能值得一提的是我的 a数组是多维的，而我的 b array 的值总是 0或 1 .我尝试使用 NumPy的 logical_and函数，尽管这会返回 ValueError与 a和 b具有不同的维度:

a = numpy.array([[3,2], [4,5], [6,1]])
b = numpy.array([0, 1, 0])
print numpy.logical_and(a,b)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (3,) 

尽管如果 a 这种方法似乎确实有效是平的。无论哪种方式，numpy.logical_and() 的返回类型是一个 bool 值，我不想要。还有别的办法吗？同样，在上面的第二个例子中，期望的返回是

array([[4,5]])

显然我可以写一个简单的循环来完成这个，我只是在寻找更简洁的东西。

编辑:

这会引入更多的约束，我还应该提到多维数组的每个元素 a可以是任意长度，与其邻居不匹配。

Answer 1

您可以简单地使用花哨的索引。

b == 1

会给你一个 bool 数组:

>>> from numpy import array
>>> a = array([3,4,5,6])
>>> b = array([0,1,0,1])
>>> b==1
array([False,  True, False,  True], dtype=bool)

您可以将其作为索引传递给 a.

>>> a[b==1]
array([4, 6])

第二个例子的演示:

>>> a = array([[3,2], [4,5], [6,1]])
>>> b = array([0, 1, 0])
>>> a[b==1]
array([[4, 5]])