是的,可以使用曼哈顿距离选择Numpy 2D数组的子集。
曼哈顿距离是指在一个网格中,从一个点到另一个点沿着网格线的路径长度之和。在Numpy中,可以使用以下步骤选择满足曼哈顿距离条件的子集:
在上述步骤中,我们首先创建了一个2D数组arr。然后,我们定义了目标点的坐标target。接下来,我们计算了每个点到目标点的曼哈顿距离,并将结果存储在distances数组中。最后,我们使用布尔索引选择满足曼哈顿距离小于阈值的子集。
这种方法可以用于选择满足特定曼哈顿距离条件的子集。例如,如果我们想选择到目标点距离小于3的子集,可以将阈值设置为3:threshold = 3。
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