如何在多列上屏蔽 numpy 结构化数组?

发布于 2024-11-25 16:18:53 字数 361 浏览 9 评论 0原文

我有一个带有 dtype 的 numpy 结构化数组,例如:

A = numpy.empty(10, dtype=([('segment', '<i8'), ('material', '<i8'), ('rxN', '<i8')]))

我知道我可以创建一个掩码,例如:

A[A['segment'] == 42] = ...

有没有办法在多列上创建掩码?例如(我知道这不起作用,但我希望它能起作用):

A[A['segment'] == 42 and A['material'] == 5] = ...

I have a numpy structured array with a dtype such as:

A = numpy.empty(10, dtype=([('segment', '<i8'), ('material', '<i8'), ('rxN', '<i8')]))

I know I can create a mask such as:

A[A['segment'] == 42] = ...

Is there a way to create a mask on multiple columns? For example (I know this doesn't work, but I wish it did):

A[A['segment'] == 42 and A['material'] == 5] = ...

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评论(1

栖竹 2024-12-02 16:18:53

您可以使用 & 运算符代替 and

A[(A['segment'] == 42) & (A['material'] == 5)]

请注意,需要额外的括号。

You can use the & operator instead of and:

A[(A['segment'] == 42) & (A['material'] == 5)]

Note that extra parantheses are required.

~没有更多了~
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