python - numpy 过滤 2D

Question

我有一个示例 2D np 数组，如下所示：

x = np.random.normal(loc = -1, scale = 0.2, size = (100, 2))

x.shape
# (100, 2)

# Visualizing the distribution:
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1])
plt.show()

我想过滤值：选择沿 x 轴小于或等于 -1.3 的所有值以及沿 y 轴小于或等于 -0.9 的所有值。基本上，捕获图左下方方框内的 4 个点。

这是我的代码：

x[x[:, 0] <= -1.3, x[:, 1] <= -0.9]

但这给出了错误：

IndexError：布尔索引与维度 1 的索引数组不匹配；维度为 2 但对应的布尔维度为 100

标签： pythonpython-3.xnumpynumpy-slicing

Answer 1

您可以使用元素乘积组合两个布尔掩码，然后x使用它进行索引：

>>> x[(x[:, 0] <= -1.3)*(x[:, 1] <= -0.9)]
array([[-1.41242713, -1.0017676 ],
       [-1.30424828, -1.20114282],
       [-1.3234422 , -1.29396616]])