Numpy：按多个条件过滤行？答案

【问题标题】：Numpy: Filtering rows by multiple conditions?Numpy：按多个条件过滤行？
【发布时间】：2015-06-12 15:41:45
【问题描述】：

我有一个名为 meta 的二维 numpy 数组，有 3 列。我想要做的是：

检查前两列是否为零
检查第三列是否小于X
只返回符合条件的行

我做到了，但解决方案似乎很做作：

meta[ np.logical_and( np.all( meta[:,0:2] == [0,0],axis=1 ) , meta[:,2] < 20) ]

你能想出更清洁的方法吗？似乎很难同时拥有多个条件；(

谢谢

对不起，我第一次复制了错误的表达方式……已更正。

【问题讨论】：

它如何与== 一起工作？你需要numpy.logical_and
那行不通...当两种情况都为假时它会失败

标签： python numpy conditional-statements

【解决方案1】：

这个怎么样-

meta[meta[:,2]<X * np.all(meta[:,0:2]==0,1),:]

示例运行 -

In [89]: meta
Out[89]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 0,  0,  2,  0],
       [ 9,  0, 11, 12]])

In [90]: X
Out[90]: 4

In [91]: meta[meta[:,2]<X * np.all(meta[:,0:2]==0,1),:]
Out[91]: array([[0, 0, 2, 0]])

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在一个切片中使用多个过滤器，如下所示：

x = np.arange(90.).reshape(30, 3)
#set the first 10 rows of cols 1,2 to be zero
x[0:10, 0:2] = 0.0
x[(x[:,0] == 0.) & (x[:,1] == 0.) & (x[:,2] > 10)]
#should give only a few rows
array([[  0.,   0.,  11.],
       [  0.,   0.,  14.],
       [  0.,   0.,  17.],
       [  0.,   0.,  20.],
       [  0.,   0.,  23.],
       [  0.,   0.,  26.],
       [  0.,   0.,  29.]])

【讨论】：