python - 带条件的数组过滤

Question

(不确定标题的正确性)

我有一个 numpy.array f 如下:

# id frame x y z

我想要做的是提取某些特定id的轨迹。对于 id==1 我得到例如:

f_1 = f[ f[:,0]==1 ]

并得到

array([[   1.     ,   55.     ,  381.51   , -135.476  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   56.     ,  369.176  , -134.842  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   57.     ,  357.499  , -134.204  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   58.     ,  346.65   , -133.786  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   59.     ,  336.602  , -133.762  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   60.     ,  326.762  , -135.157  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   61.     ,  315.77   , -135.898  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   62.     ,  303.806  , -136.855  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   63.     ,  291.273  , -138.255  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   64.     ,  278.767  , -139.824  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   65.     ,  266.778  , -141.123  ,  163.751  ],
       [   1.     ,   66.     ,  255.773  , -142.42   ,  163.751  ],
       [   1.     ,   67.     ,  244.864  , -143.314  ,  163.751  ]])

我的问题是我不确定我是否理解它是如何工作的。通常我期待这样的事情:

f_1 = f[ f[:,0]==1, : ]

这对我来说也有效并且更有意义。 (获取所有列，但仅获取满足所需条件的行)

有人可以解释为什么这种形式也有效以及到底发生了什么吗？

f_1 = f[ f[:,0]==1 ]

Answer 1

对于仅询问一个索引的二维数组，返回与该索引对应的行(包含所有列)，因此:

np.all( a[0] == a[0,:] )
#True

当你执行a[0]==1时，你会得到一个 bool 数组，例如:

b = a[0]==1
#array([True, True, False, False, True], dtype=bool)

您可以通过花式索引来使用它来获取其索引在 b 中具有相应 True 值的所有行。在此示例中，执行以下操作:

c = a[ b ]

将获取与索引[0,1,4]相对应的行。通过直接传递这些索引可以获得相同的结果，例如c = a[ [0,1,4] ]。