Numpy中的mask的使用
更新時間：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,小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧
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
簡單來說就是用bool類型的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)
例如我們這里用來選取全部點中KNN選取的點以及所有剩余的點
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)
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