python - 这是什么样的数组切片(？)？

Question

我正在查看一些代码，我发现:

y = X[class_member_mask & core_samples_mask]

无论如何，type(X)=<type 'numpy.ndarray'>和len(X)=150) .

什么是y ？这是怎样的“切片”？它是否删除或调整了 X 的某些成员？哪个以及为什么？

Answer 1

从我们看到的代码中不可能 100% 确定发生了什么，但这看起来像 NumPy advanced indexing operation .

当 NumPy 数组使用形状相同的 bool 值数组进行索引时，如下所示:

>>> x = numpy.array([[1, 2],
...                  [3, 4]])
>>> index_array = numpy.array([[True, False],
...                            [False, True]])
>>> x[index_array]
array([1, 4])

结果是与 x 的每个位置相对应的元素数组，其中索引数组具有 True 元素。元素在结果数组中的显示顺序与在 x 的扁平化版本中出现的顺序相同。结果不是一个 View ；而是一个 View 。修改它不会影响x。 (这是当 x 和 index_array 形状不同时更一般行为的特例，但这里的形状可能相同，并且完整的行为确实很难理解。)

& 是 bitwise and operator 。对于 bool 值，这与常规的 and 运算符几乎相同。对于形状相同的 NumPy bool 数组:

>>> x = numpy.array([True, False, True])
>>> y = numpy.array([True, True, False])
>>> x & y
array([ True, False, False], dtype=bool)

它遍历和的相应元素来创建结果数组。 (同样，这是更一般行为的特例，但解释完整的一般性将使帖子的长度增加四倍。)

综合起来，我们可以猜测 class_member_mask 和 core_samples_mask 是 bool 数组，表示 X 的哪些元素满足特定条件。
class_member_mask & core_samples_mask 然后创建一个数组，表示 X 的哪些元素符合两个条件，并且 y = X[class_member_mask & core_samples_mask] 选择符合这两个条件的 X 的所有元素。