python - 使用列表中的掩码值掩码 python 二维数组

Question

我有一个二维数组。我需要过滤数组中具有特定索引值的行。这些值来自列表。

这是一个例子。

我的数据:

arr= [[ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.50],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.51],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.52],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.53],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.54],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.55],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.56],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.57],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.58],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.59],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.60]] 

假设我想过滤最后一个条目来自列表 0.5、0.55、0.6 的行。

我试过如下制作面具:

>>> mask= arr['f4'] in [0.5, 0.55, 0.6]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not str
>>> mask= arr['f4']==0.5 or arr['f4']==0.55 or arr['f4']==0.6
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not str
>>> 

如图所示，它不起作用。

期望的输出是:

>>> arr_mask
[[1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.5], [1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.55], [1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.6]]

感谢您的反馈。

编辑 1:有一个关于“f4”的问题。这似乎来 self 将文件中的数据读入数组的方式。

>>> arr= np.genfromtxt('data.rpt',dtype=None)

>>> arr
array([ ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.5),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.51),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.52),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.53),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.54),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.55),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.56),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.57),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.58),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.59),
        ('tag', 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.6)], 
        dtype=[('f0', 'S837'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<f8'), ('f3', '<f8'), ('f4', '<f8'), ('f5', '<f8')])

EDIT02:

尝试了 jp_data_analysis 的建议，但它不起作用。可能是从文件读取数组的来源造成的？

>>> arr_np = np.array(arr)
>>> search = np.array([0.50, 0.55, 0.60])
>>> arr_np[np.in1d(arr_np[:,-1], search)]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array
>>> 

Answer 1

基本上来自 np.where 文档

import numpy as np


arr= np.array([[ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.50],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.51],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.52],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.53],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.54],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.55],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.56],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.57],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.58],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.59],
      [ 1.681, 1.365, 0.105, 0.109, 0.60]])


ix = np.isin(arr[:,-1], [0.5,0.55,0.6])  

np.where(ix)
Out[107]: (array([ 0,  5, 10], dtype=int64),)

arr[np.where(ix),:]
Out[108]: 
array([[[ 1.681,  1.365,  0.105,  0.109,  0.5  ],
        [ 1.681,  1.365,  0.105,  0.109,  0.55 ],
        [ 1.681,  1.365,  0.105,  0.109,  0.6  ]]])