替代使用'in'與numpy.where（）

Question

可以說我有一個數組'foo'，有兩列。列0的值爲1到12，表示月份。列1具有相應的測量值。如果我想創造十二月，一月和二月（12,1,2）測量值的面膜我會懷疑，我可以：

numpy.where(foo[:,1] in (12, 1, 2), False, True) 

但是它會出現在我的（12，1巧妙」 ，2）'不作爲where（）的條件。它也不像[12,1,2]等工作...

有沒有另外一個聰明的方法來做到這一點？有沒有更好的方法可以將所有（12，1，2）測量數據收集到一個數組中？什麼是不平坦的方式？

（重塑陣列是不可能的，因爲對於每個月不規則的測量次數）

Answer 1

我認爲「在（12，1,2）」不工作的原因是'in'之前的元素必須是單個元素。

但是對於這個，numpy的功能是in1d（documentation）做一個nin陣列的'in'。與您的代碼：

np.where(np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2]), False, True) 

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完成與評論的答案：在這種情況下使用where是多餘的in1d輸出可用於指數富：

foo[np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2])] 

或

foo[~np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2])] 

注意：in1d僅適用於numpy 1.4或更高版本。