一维数组的Python掩码
是一种用于过滤数组元素的技术。它基于一个布尔条件，将数组中满足条件的元素保留下来，而将不满足条件的元素过滤掉。在Python中，可以使用布尔数组作为掩码来实现这一功能。
一维数组的Python掩码可以通过以下步骤实现：
- 创建一个一维数组：首先，需要创建一个一维数组，可以使用NumPy库中的
numpy.array()函数来创建。例如，可以创建一个包含整数的一维数组：arr = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])。 - 创建一个布尔数组作为掩码：接下来，需要创建一个与原始数组具有相同长度的布尔数组，用于指示哪些元素需要保留。可以使用条件语句和逻辑运算符来创建布尔数组。例如，可以创建一个掩码数组，保留大于2的元素：
mask = arr > 2。 - 应用掩码：最后，将掩码应用于原始数组，以过滤出满足条件的元素。可以通过将掩码数组作为索引传递给原始数组来实现。例如，可以使用
arr[mask]来获取满足条件的元素。
一维数组的Python掩码可以在许多场景中使用，例如：
- 数据筛选：可以使用掩码来筛选出满足特定条件的数据，例如筛选出大于某个阈值的数据。
- 数据处理：可以使用掩码来处理数据，例如对满足条件的数据进行统计、计算平均值等。
- 数据可视化：可以使用掩码来选择要在图表中显示的数据点，以便突出显示特定的数据特征。
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numpy数组视图的视图是副本吗？
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arr[mask] = 0
arr
# Out: array([0, 2, 3])
但是，如果我对这样一个视图进行了更改，那么原始数组就不会改变：
arr = np.array([1,2,3])
mask_1 = np.array([True, False, False])
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Numpy切片函数:动态创建切片索引np.r_[a:b，c:d，.]从数组形状(X，2)中选择数组
python、arrays、python-3.x、numpy、slice
形势
我有代表双声道音频的2D阵列。我想要创建一个函数，在任意位置(例如，只返回语音部分)返回这个数组的切片。当我显式地将值写入np.r_时，我已经知道了如何做到这一点。
样本数据
arr = np.arange(0,24).reshape((2, -1))
# array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
# [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])
输入
宽度为2.g的x长数组。
selector = np.array([[0, 2], [6, 9]
浏览 2提问于2019-11-22得票数 4
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