索引numpy的陣列

Question

我有一個2D numpy的陣列，例如作爲：

import numpy as np 
a1 = np.zeros((500,2)) 

a1[:,0]=np.arange(0,500) 
a1[:,1]=np.arange(0.5,1000,2) 
# could be also read from txt 

然後我想選擇對應於該匹配的標準，例如所有的數值a1 [切片索引： ，1]包含在範圍（l1，l2）中：

l1=20.0; l2=900.0; #as example 

我想以精簡的表達方式做。然而，兩者都不是：

np.where(a1[:,1]>l1 and a1[:,1]<l2) 

（它給出了ValueError，它建議使用np.all，在這種情況下我不清楚）;既不：

np.intersect1d(np.where(a1[:,1]>l1),np.where(a1[:,1]<l2)) 

在工作（它給unhashable類型： 'numpy.ndarray'）

我的想法是，然後使用這些索引來映射大小的另一個陣列（500，N）。

是否有任何合理的方式來選擇這樣的索引？或者：在這種情況下是否需要使用一些遮罩？

Answer 1

這應該工作

np.where((a1[:,1]>l1) & (a1[:,1]<l2)) 

或

np.where(np.logical_and(a1[:,1]>l1, a1[:,1]<l2)) 

Answer 2

這是不是你想要做什麼？

import numpy as np 
a1 = np.zeros((500,2)) 
a1[:,0]=np.arange(0,500) 
a1[:,1]=np.arange(0.5,1000,2) 
c=(a1[:,1]>l1)*(a1[:,1]<l2) # boolean array, true if the item at that position is ok according to the criteria stated, false otherwise 
print a1[c] # prints all the points in a1 that correspond to the criteria 

事後你可以不只是從你的新陣列選擇你做，你需要（假設你的新陣列的尺寸爲（500，N））的點，做

print newarray[c,:]