NumPy布尔数组索引的实现示例

目录

• 1  与原数组同形的布尔数组索引
• 1.1  基本用法：筛选满足条件的元素
• 1.2  赋值操作：批量修改满足条件的元素
• 2  按维度的一维布尔数组索引
• 2.1  选择某一维度的切片（以二维数组为例）
• 2.2  选择列（第二个维度）
• 2.3  同时选择行和列

在 NumPy 中，布尔数组索引是一种强大的元素选择方式，它通过 “True/False” 的逻辑判断筛选元素。以下是具体用法及带输出注释的示例代码。

创建和原数组形状相同的布尔数组，True 表示选择该元素，False 表示排除。

import numpy as np

# 创建一个3行4列的数组（元素0-11）
a = np.arange(12).reshape(3, 4)  
print("原数组a：")
print(a)
# Output:
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

# 创建与a同形的布尔数组：判断a中元素是否大于4
b = a > 4  
print("n布尔数组b（a > 4的结果）：")
print(b)
# Output:
# [[False False False False]
#  [False  True  True  True]
#  [ True  True  True  True]]

# 用布尔数组b索引a，提取所有True位置的元素（返回一维数组）
selected_elements = a[b]  
print("n筛选出的元素：")
print(selected_elements)
# Output: [ 5  6  7  8  9 10 11]

# 继续使用上面的数组a和布尔数组b
a[b] = 0  # 将a中所有>4的元素赋值为0
print("修改后的数组a：")
print(a)
# Output:
# [[0 1 2 3]
#  [4 0 0 0]
#  [0 0 0 0]]

对每个维度提供一维布尔数组（长度需与对应维度一致），用于选择该维度的 “切片”。

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3, 4)  # 3行4列，行索引0-2，列索引0-3
print("原数组a：")
print(a)
# Output:
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

# 行选择的布尔数组：长度=行数（3），选择第2、3行（索引1、2）
b1 = np.array([False, True, True])  
# 列选择的布尔数组：长度=列数（4），选择第1、3列（索引0、2）
b2 = np.array([True, False, True, False])  

# 选择行（第一个维度）：等价于a[b1, :]
print("n选择行（b1为[False, True, True]）：")
print(a[b1])  
# Output:
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print("n选择列（b2为[True, False, True, False]）：")
print(a[:, b2])
# Output:
# [[ 0  2]
#  [ 4  6]
#  [ 8 10]]

print("n同时选择行和列（b1和b2结合）：")
print(a[b1, b2])
# Output: [4 10]
# 解释：b1选择行1、2，b2选择列0、2 → 取(1,0)和(2,2)位置的元素：4和10

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