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Numpy中的mask的使用

 更新時(shí)間：2018年07月21日 09:52:32   作者：江南消夏  
這篇文章主要介紹了Numpy中的mask的使用,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

numpy中矩陣選取子集或者以條件選取子集，用mask是一種很好的方法

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是用bool類(lèi)型的indice矩陣去選擇，

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)

例如我們這里用來(lái)選取全部點(diǎn)中KNN選取的點(diǎn)以及所有剩余的點(diǎn)

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')

帶條件選擇替換，比如我們需要將a矩陣內(nèi)某條件的行置換為888剩余置換為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)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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