如何将掩码应用于numpy数组，保持形状和检索值？

在numpy中，可以使用掩码来选择数组中的特定元素。掩码是一个布尔数组，与原始数组具有相同的形状，其中的每个元素指示是否选择对应位置的元素。

要将掩码应用于numpy数组并保持形状和检索值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入numpy库：

import numpy as np

1. 创建一个numpy数组：

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

1. 创建一个掩码数组，与原始数组具有相同的形状：

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

1. 使用掩码数组选择对应位置为True的元素：

result = arr[mask]

在这个例子中，result将包含原始数组arr中对应位置为True的元素，即 [1, 3, 5]。

掩码还可以用于多维数组。例如，对于一个二维数组：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

可以创建一个与原始数组形状相同的掩码数组：

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

然后，使用掩码数组选择对应位置为True的元素：

result = arr[mask]

在这个例子中，result将包含原始数组arr中对应位置为True的元素，即 [[1, 3], [5], [7, 9]]。

对于numpy数组的掩码应用，可以在数据处理、数据筛选、数据过滤等场景中发挥作用。例如，在机器学习中，可以使用掩码选择特定的样本或特征。

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