具有二维的 Numpy 数组索引答案

【问题标题】：Numpy array indexing with two dimensions具有二维的 Numpy 数组索引
【发布时间】：2019-01-09 03:44:59
【问题描述】：

我有一个二维的 numpy 数组，例如：

a = np.array([[1,2,3,4,5],[4,6,5,8,9]])

我尝试执行a = a[a[0]>2]，但出现错误。我想获得：

 array([[3, 4, 5],
   [5, 8, 9]])

有可能吗？谢谢！

【问题讨论】：

..a[:,a[0]>2]?
嗯，很简单，谢谢！你能解释一下为什么a[a[0]>2] 不起作用吗？
看看这是否有帮助 - docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html
是的，我以前看过，但不是很清楚，b[:,5] 的部分与我的情况不完全相同

标签： python-3.x numpy indexing

【解决方案1】：

逐步评估选项：

In [75]: a = np.array([[1,2,3,4,5],[4,6,5,8,9]])

第一行，一维数组

In [76]: a[0]                     
Out[76]: array([1, 2, 3, 4, 5])

其中第一行 >2，相同大小的一维布尔数组

In [77]: a[0]>2
Out[77]: array([False, False,  True,  True,  True])

使用该指令会产生错误：

In [78]: a[a[0]>2]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-78-631a57b67cdb> in <module>()
----> 1 a[a[0]>2]

IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 2 but corresponding boolean dimension is 5

a 的第一个维度是 2，但布尔索引（掩码）的大小为 2（第二个暗淡）

所以我们需要将它应用到第二维。 2d 索引语法：x[i, j]、x[:, j] 选择所有行，但选择列的子集：

In [79]: a[:,a[0]>2]
Out[79]: 
array([[3, 4, 5],
       [5, 8, 9]])

【讨论】：

我在重读这个答案，你的意思是 but the boolean index (mask) has size 5 (2nd dim) 而不是 size 2 吗？