有剛?cè)腴T的小白不知道numpy中如何使用mask，今天小編就來講講使用mask會遇到的一些問題。

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numpy中矩陣選取子集或者以條件選取子集，用mask是一種很好的方法。

簡單來說就是用bool類型的indice矩陣去選擇。

mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) X[mask].shape mask.shape mask[indices[0]] = False mask.shape X[mask].shape X[~mask].shape (678, 2) (678,) (678,) (675, 2) (3, 2)

例如我們這里用來選取全部點中KNN選取的點以及所有剩余的點。

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors nbrs = NearestNeighbors(10).fit(X) _,indices = nbrs.kneighbors(X) mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) mask[indices[0]] = False plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g') plt.scatter(X[~mask][:,0],X[~mask][:,1],c='r')

帶條件選擇替換，比如我們需要將a矩陣內(nèi)某條件的行置換為888剩余置換為999，可以直接用mask或者再用where一步搞定：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool) mask[indices] = False a[~mask] = 999 a[mask] = 888 ############# np.where(mask, 888, 999)

是不是很容易呢，小伙伴們學會了沒有~更多Python學習推薦:PyThon學習網(wǎng)教學中心。

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