根据其他数组从numpy数组中选择值

是指根据一个或多个条件数组，从一个numpy数组中选择满足条件的值。在numpy中，可以使用布尔索引或者使用np.where()函数来实现这个功能。

布尔索引是一种通过布尔值数组来选择数组中的元素的方法。首先，我们需要创建一个与原数组形状相同的布尔值数组，其中满足条件的元素对应的位置为True，不满足条件的元素对应的位置为False。然后，将布尔值数组作为索引传递给原数组，即可选择满足条件的元素。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建原数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建条件数组
condition = np.array([True, False, True, False, False])

# 使用布尔索引选择满足条件的元素
result = arr[condition]

print(result)

输出结果为：

[1 3]

np.where()函数是一种根据条件数组选择元素的方法。该函数接受一个条件数组和两个数组作为参数，返回一个新的数组，其中满足条件的元素来自第一个数组，不满足条件的元素来自第二个数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建原数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建条件数组
condition = np.array([True, False, True, False, False])

# 使用np.where()函数选择满足条件的元素
result = np.where(condition, arr, 0)

print(result)

输出结果为：

[1 0 3 0 0]

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