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我理解 Numpy 数组 bool 索引与整数的概念
In [95]: a=np.array([1, 2, 3, 2, 1, 2])
In [96]: a==1
Out[96]: array([ True, False, False, False, True, False], dtype=bool
In [97]: a[a==1]
Out[97]: array([1, 1])
但我不明白 Numpy 数组和元组的比较如何进行那么为什么
In [106]: a = np.array([(2011, 3), (2011, 3), (2011, 3), ..., (2015, 6), (2015, 6),
(2015, 6), (2011, 3), (2011, 3)], dtype=object)
(...) 是省略号
返回
In [107]: a==(2011,3)
Out[107]: False
我期待一个像这样的数组
array([ True, True, True, False, False, False, False, True, True], dtype=bool)
如何将带有元组的 Numpy 数组与元组进行比较以获得 bool 值数组?
对于 Pandas 来说这非常简单
In [113]: pd.Series(a)==(2011, 3)
Out[113]:
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
5 False
6 False
7 True
8 True
dtype: bool
但我正在寻找一个纯粹的 Numpy 解决方案。
最佳答案
问题是 a
是 dtype object
。许多普通的数组操作都没有为这种类型的数组定义,并且通常它会恢复为将数组视为列表。
In [382]: a==(2011,3)
Out[382]: False
In [383]: a.tolist()==(2011,3)
Out[383]: False
正如 @Alexander 指出的,您可以使用列表理解来执行逐个元素的比较。此版本甚至可以与省略号
一起使用:
In [399]: [i==(2011,3) for i in a]
Out[399]: [True, True, True, False, False, False, False, True, True]
省略号未生成标量 bool 值。我可以用元组替换它,并且仍然获得标量。
In [384]: a1=a.copy()
In [385]: a1[3]=(0,0)
...
In [387]: a1==(2011,3)
Out[387]: False
省略号
乍一看像是一个打印工件。但事实上,pd.Series(a)==(2011, 3)
恰好生成 9 个值,这表明它可能不是 - 除非 pd
格式化只是巧合仅用 Ellipsis
替换一个元素。
省略号可能是 a
是对象数据类型的原因。
In [389]: np.array([(2011, 3), (2011, 3), (2011, 3), Ellipsis, (2015, 6), (2015, 6),(2015, 6), (2011, 3), (2011, 3)])
Out[389]:
array([(2011, 3), (2011, 3), (2011, 3), Ellipsis, (2015, 6), (2015, 6),
(2015, 6), (2011, 3), (2011, 3)], dtype=object)
没有它np.array
会产生一个二维数组:
In [390]: np.array([(2011, 3), (2011, 3), (2011, 3), (2015, 6), (2015, 6),(2015, 6), (2011, 3), (2011, 3)])
Out[390]:
array([[2011, 3],
[2011, 3],
[2011, 3],
[2015, 6],
[2015, 6],
[2015, 6],
[2011, 3],
[2011, 3]])
没有省略号的
a1
可以通过以下方式转换为 2d:
In [396]: a1.astype('i,i').view(int).reshape(-1,2)
Out[396]:
array([[2011, 3],
[2011, 3],
[2011, 3],
[ 0, 0],
[2015, 6],
[2015, 6],
[2015, 6],
[2011, 3],
[2011, 3]])
可以使用 (...).all(axis=1) 测试 2d
关于python - 使用 Numpy 数组、元组和省略号进行 bool 索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32005403/
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