如何在类的numpy数组上使用掩码索引？

在类的numpy数组上使用掩码索引是通过布尔掩码来选择数组中的特定元素。掩码索引可以用于过滤、筛选和操作数组数据。

以下是在类的numpy数组上使用掩码索引的步骤：

1. 创建一个numpy数组：

import numpy as np

class_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

1. 创建一个布尔掩码，用于选择要索引的元素。掩码的长度必须与数组的长度相同：

mask = np.array([True, False, True, False, False])

1. 使用掩码索引来选择数组中的元素：

masked_array = class_array[mask]

1. 打印结果：

print(masked_array)

输出结果将是：

[1 3]

掩码索引可以用于各种操作，例如过滤数组中的元素、根据条件选择元素等。

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