python - numpy - 多维 bool 掩码

Question

我对 Python 和 numpy 还很陌生，如果没有手动迭代，我就无法让它工作。

我有一个带有浮点值的 n 维数据数组和一个形状相同的 bool “掩码”数组。由此，我需要获取一个与其他两个数组形状相同的新数组，其中包含数据数组中的所有值，其中同一位置的掩码数组为 True。其他一切都应该是0。:

# given
data = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
mask = np.array([[True, False], [False, True]])

# target
[[1., 0.], [0., 4.]]

看起来numpy.where()可能会提供这个，但我无法让它工作。

奖励:不要创建新数组，而是在掩码为 False 的位置替换数据值，以防止新的内存分配。

谢谢!

Answer 1

这应该有效

data[~mask] = 0

Numpy bool 数组可以用作索引 ( https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/user/basics.indexing.html#boolean-or-mask-index-arrays )。该操作将仅应用于值为“True”的像素。在这里，您首先需要反转您的掩码，使 False 变为 True。您需要反转，因为您想要对具有 False 值的像素进行操作。