屏蔽 3D NumPy 数组 --> 返回 5D 数组答案

【问题标题】：Masking a 3D NumPy array --> returns 5D array屏蔽 3D NumPy 数组 --> 返回 5D 数组
【发布时间】：2021-03-08 12:05:26
【问题描述】：

我有一个巨大的 3d NumPy 数组和一个相同形状的掩码数组，其中填充了 1 或 0。让我们以此为例：

arr = np.random.randint(1, 100, size=(4, 4, 4))
mask = np.zeros(shape=(4,4,4), dtype='int')
mask[0,2:3,:] = 1

我的目标是获得相同形状的数组（在本例中为 (4,4,4)），我们将其命名为 new_arr，其值来自 arr，其中 mask == 1。 new_arr 中的所有其他值都应该是 -2。（不是0）

但是，这样做：

new_arr = arr[mask]

产生 (4, 4, 4, 4, 4) 形状的阵列。

所以，我有 2 个问题：1:) 如何获得我想要的结果和 2.) 为什么以这种方式屏蔽 3d NumPy 数组会导致 5d 数组。

【问题讨论】：

标签： arrays python-3.x numpy mask

【解决方案1】：

我相信你只需要 np.where:

out = np.where(mask, arr, -2)

回答你的其他问题

为什么以这种方式屏蔽 3d NumPy 数组会导致 5d 数组。

这个想法是 mask 具有 dtype int。所以，arr[mask] 实际上是切片，而不是遮罩。因此mask 中的0 将导致arr[0]，即(4,4)。然后对mask 中的所有值执行此操作，得到一个与mask 相同维度的数组，其每个值都是一个(4,4) 数组。

修复代码的另一种方法是：

out = np.full(arr.shape, -2)
out[mask.astype(bool)] = arr[mask.astype(bool)]

【讨论】：