numpy ndarry根据条件筛选数据

本篇文章解决：如何通过某列或某行数据满足一定条件来筛选ndarry中的数据，主要采用条件设置得到的布尔索引数组来筛选ndarry数据。

对于一维的ndarry：

a=np.array([1,2,3])
print(a==1)  #打印结果为：[ True False False],即为一个布尔类型的数组# 将布尔类型的数组作为索引会返回布尔值为Ture对应位置的数据
a[a==1]  #其值为[1]

对于二维的ndarry：

# 当a为二维数组时，如果想对其中一行，或者一列利用布尔索引
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(a[[True,False,True],1])
print(a[0,[True,False,True]])
结果：
[2 8]
[1 3]
注意，布尔索引的长度要和二维数组列的元素个数和行的元素个数相同

实际应用：
对于下面的数据，我们要筛选最后一列中数据等于0的样本

a = np.array([[1.0, 2.0, 2.2, 0],[2.0, 2.1, 3.1, 1],[1.0, 1.2, 1.5, 2],[4.1, 3.1, 5.2, 0]])

我们可以看出来答案是：[[1.0, 2.0, 2.2, 0], [4.1, 3.1, 5.2, 0]]

具体用代码完成：首先可以利用a[:, -1]获取最后一列数据，然后利用条件a[:, -1] == 0筛选出满足该条件的行，因为a[:, -1] == 0返回的是一个布尔数组，该序列与每行数据对应。然后通过利用该布尔数组作为a的行索引，便可以获取到满足条件的每行样本，然后再控制a的列索引即可以获取到想要的数据，即a[a[:, -1] == 0, :]


print(a[a[:, -1] == 0, :])

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