python - 在 NumPy 中使用多级 bool 索引掩码

Question

我有以下代码，它首先选择具有逻辑索引掩码的 NumPy 数组的元素:

import numpy as np

grid = np.random.rand(4,4) 
mask = grid > 0.5

我希望针对这个使用第二个 bool 掩码来挑选对象:

masklength = len(grid[mask])
prob = 0.5
# generates an random array of bools
second_mask = np.random.rand(masklength) < prob 

# this fails to act on original object
grid[mask][second_mask] = 100

这与 SO 问题中列出的问题不完全相同: Numpy array, how to select indices satisfying multiple conditions? - 因为我正在使用随机数生成，所以我不想生成一个完整的掩码，只为第一个掩码选择的元素生成。

Answer 1

使用平面索引可以避免很多麻烦:

grid.flat[np.flatnonzero(mask)[second_mask]] = 100

分解:

ind = np.flatnonzero(mask)

生成一个平面索引数组，其中 mask 为真，然后通过应用 second_mask 进一步减少:

ind = ind[second_mask] 

我们可以继续:

ind = ind[third_mask]

最后

grid.flat[ind] = 100

使用ind 索引grid 的平面版本并分配100。 grid.ravel()[ind] = 100 也可以，因为 ravel() 返回原始数组的平面 View 。