用0屏蔽二维numpy数组中特定索引后的所有值的pythonic方法

在Python中，可以使用NumPy库来处理数组操作。要屏蔽二维NumPy数组中特定索引后的所有值，可以使用以下pythonic方法：

import numpy as np

def mask_array(arr, indices):
    mask = np.ones_like(arr, dtype=bool)
    mask[np.arange(arr.shape[0])[:, None], indices] = False
    masked_arr = arr[mask].reshape(arr.shape[0], -1)
    return masked_arr

这个方法使用了NumPy的布尔索引和广播功能。它首先创建一个与原始数组形状相同的布尔掩码数组，所有元素都设置为True。然后，通过将特定索引位置的元素设置为False来创建一个屏蔽掩码。最后，使用布尔掩码来过滤原始数组，得到屏蔽后的数组。

以下是对该方法的解释：

• arr：输入的二维NumPy数组。
• indices：要屏蔽的特定索引列表。
• mask：创建一个与arr形状相同的布尔掩码数组，所有元素都设置为True。
• np.arange(arr.shape[0])[:, None]：创建一个列向量，包含从0到arr行数的连续整数。
• mask[np.arange(arr.shape[0])[:, None], indices]：将特定索引位置的元素设置为False。
• masked_arr = arr[mask].reshape(arr.shape[0], -1)：使用布尔掩码过滤原始数组，并将结果重新形状为原始数组的形状。

这种方法可以用于屏蔽二维NumPy数组中的特定索引，以便在处理数据时忽略这些值。

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