如何使用numpy.delete筛选项？(为一些人工作，而不是为另一些人工作)
如何使用numpy.delete筛选项？(为一些人工作，而不是为另一些人工作)
提问于 2014-06-13 02:17:25
我的目标是首先过滤掉所有的0值。在右扬升(RA)和距离(依赖红移/z)的无线电流量和相应的(相同指数)数据中，将这些阵列分成两组，无线电响亮(无线电流量> 1)和无线电安静(无线电流量<= 1)。代码运行良好，直到我尝试从RA和距离数组中删除无线电静音类星体索引，以获得其余的无线电大声索引，反之亦然，以获得无线电静音索引。当我检查一个数组中有多少个值时，会得到以下值：
- 无线电流量: 166583
- 无线电剪辑: 12464
- 无线电响声: 239
- 无线电静音: 12225
- 距离切割: 12464
- 角度切割: 12464
- 距离响声: 12120
- 距离静音: 12424
- 角响声: 12120
- 角度静音: 12424
它应该是：
- 无线电流量: 166583
- 无线电剪辑: 12464
- 无线电响声: 239
- 无线电静音: 12225
- 距离切割: 12464
- 角度切割: 12464
- 距离响声: 239
- 距离静音: 12225
- 角响声: 239
- 角度静音: 12225
我的代码片段：(前面已经定义了所有使用的变量/数组名称)
values = radioflux
searchval = 0
searchvalquietloud = 1
indices = np.where(values == searchval)[0]
radiocut = np.delete(radioflux,indices)
quiet = np.where(values <= searchvalquietloud)[0]
radioloud = np.delete(radiocut,quiet)
loud = np.where(values > searchvalquietloud)[0]
radioquiet = np.delete(radiocut,loud)
distance = np.multiply(redshift,dist)
angle = np.multiply(ra,radians)
distancecut = np.delete(distance,indices)
anglecut = np.delete(angle,indices)
distancequiet = np.delete(distancecut,radioloud)
distanceloud = np.delete(distancecut,radioquiet)
anglequiet = np.delete(anglecut,radioloud)
angleloud = np.delete(anglecut,radioquiet)回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2014-06-13 04:50:50
在发布的代码中有几个大错误：
- 使用
np.where查找原始radioflux数组上的索引，然后使用这些索引从radiocut中删除元素，这是radioflux的过滤版本。事实上，您没有得到一个IndexError，这表明这是一个转录错误，但您可能需要双重检查。 - 在过滤
distancecut和anglecut数组时，您不是使用包含索引的loud和quiet数组，而是使用保存无线流量值的radioloud和radioquiet。
除此之外，使用numpy的常规方法是使用布尔索引，如下所示：
cut_mask = values != searchval
radiocut = radioflux[cut_mask]
loud_mask = radiocut > searchvalquietloud
quiet_mask = ~loud_mask
radioloud = radiocut[loud_mask]
radioquiet = radiocut[quiet_mask]然后将其他两个数组处理为：
distancecut = distance[cut_mask]
distanceloud = distancecut[loud_mask]
distancequiet = distancecut[quiet_mask]angle也是如此。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/24196725
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