我有一个名为 meta
的二维 numpy 数组,有 3 列。我想做的是:
- 检查前两列是否为零
- 检查第三列是否小于X
- 只返回符合条件的行
我成功了,但解决方案似乎很人为:
meta[ np.logical_and( np.all( meta[:,0:2] == [0,0],axis=1 ) , meta[:,2] < 20) ]
你能想到更清洁的方法吗?似乎很难同时拥有多个条件;(
谢谢
对不起,我第一次复制错误的表达......已更正。
最佳答案
你可以在一个切片中使用多个过滤器,像这样:
x = np.arange(90.).reshape(30, 3)
#set the first 10 rows of cols 1,2 to be zero
x[0:10, 0:2] = 0.0
x[(x[:,0] == 0.) & (x[:,1] == 0.) & (x[:,2] > 10)]
#should give only a few rows
array([[ 0., 0., 11.],
[ 0., 0., 14.],
[ 0., 0., 17.],
[ 0., 0., 20.],
[ 0., 0., 23.],
[ 0., 0., 26.],
[ 0., 0., 29.]])
关于python - Numpy:按多个条件过滤行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29501823/