根据条件选择一些元素

Question

我有几个元素的RA 和DEC 和z。它们有点表示元素的 x、y、z 位置。

它们是存储在数组中的值。

max(z) = 3.0，第三维我这里没有展示。

我想做的是，根据一定的条件，把下图中框内的那些元素去掉，把框外的那些元素给我（还有z<1.0） p>

因此，从图片中的示例来看，我需要黑盒子之外的所有元素以及第三个条件 z<1.0

我尝试过但不起作用的是以下：

data_z = contains all the z values
data_RA = contains all the RA values
data_DEC = contains all the DEC values

ra_lim = np.array([[40.0,43.0],[43.0,46.0],[46.0,50.0]])
dec_lim = np.array([[4.0,8.0],[0.0,4.0],[-2.0,0.0]])

new_z = data_z[(data_z<1.0) * ~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
                     * ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]

new_RA = data_RA[(data_z<1.0) * ~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
                         * ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]

new_DEC = data_DEC[(data_z<1.0) * ~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
                         * ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]

所以基本上是

~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
                         * ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]

应该表示方框，~ 符号应该给我逆条件。即排除此框中的值并将剩余的值归还给我。

但这似乎不起作用。 在第三个条件z<1.0？？？

Answer 1

这是一个有效的小例子：

x = np.array([1,5,7,9,4,5,6,8,9,0,3])
y = np.array([2,4,5,7,3,2,6,2,7,8,3])

假设您想要获取 (x ~((x < 6) * (y < 5))。这等于~(x < 6) + ~(y < 5) 而不是~(x < 6) * ~(y < 5)（如您的代码中所写）。

mask = ~(x < 6) + ~(y < 5)
print x[mask]
print y[mask]
## [7 9 6 8 9 0]
## [5 7 6 2 7 8]

在你的情况下，掩码应该是

mask = (data_z<1.0) * ~((data_ra>ra_lim[0][0]) * (data_ra<ra_lim[0][1])
                     * (data_dec>dec_lim[0][0]) * (data_dec<dec_lim[0][1]))