创新互联Python教程：Python之numpy中mask选取子集

有刚入门的小白不知道numpy中如何使用mask，今天小编就来讲讲使用mask会遇到的一些问题。

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numpy中矩阵选取子集或者以条件选取子集，用mask是一种很好的方法。

简单来说就是用bool类型的indice矩阵去选择。

mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) X[mask].shape mask.shape mask[indices[0]] = False mask.shape X[mask].shape X[~mask].shape (678, 2) (678,) (678,) (675, 2) (3, 2)

例如我们这里用来选取全部点中KNN选取的点以及所有剩余的点。

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors nbrs = NearestNeighbors(10).fit(X) _,indices = nbrs.kneighbors(X) mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) mask[indices[0]] = False plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g') plt.scatter(X[~mask][:,0],X[~mask][:,1],c='r')

带条件选择替换，比如我们需要将a矩阵内某条件的行置换为888剩余置换为999，可以直接用mask或者再用where一步搞定：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool) mask[indices] = False a[~mask] = 999 a[mask] = 888 ############# np.where(mask, 888, 999)

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