使用布尔列表索引numpy矩阵中的列（或行）

给定一个形状为

（m，n）

的numpy矩阵

a

，以及一个长度为

n

的布尔值列表

ind

，我想提取

a

的列，其中布尔列表的对应元素为true

我第一次天真的尝试

Asub = A[:,cols]

给出了非常奇怪的结果，这里没有必要引用

在pv对的回答之后，我尝试了

numpy.ix

，如下所示：

>>> A = numpy.diag([1,2,3])
>>> ind = [True, True, False]
>>> A[:,numpy.ix_(ind)]
array([[[1, 0]],

       [[0, 2]],

       [[0, 0]]])
>>> A[:,numpy.ix_(ind)].shape
(3, 1, 2)

现在结果的形状不合适：我想要一个

（3,2）

结果数组。我想我可以将结果压缩到二维，但肯定有更好的方法可以做到这一点？

因为，当obj是布尔类型的数组对象（例如可能从比较运算符返回的对象）时，会出现“如您所需的布尔索引”

依我看，

ind

需要是

bool

类型的

ndarray

：

In [15]: A = numpy.diag([1,2,3])

In [16]: ind = [True, True, False]

In [17]: A[:,ind]
Out[17]: 
array([[0, 0, 1],
       [2, 2, 0],
       [0, 0, 0]])

这是因为它将布尔值解释为整数，并为您提供列

[1,1,0]

奥托：

正如所示，当obj是布尔类型的数组对象（例如可能从比较运算符返回的对象）时，会出现“如您所需的布尔索引”

依我看，

ind

需要是

bool

类型的

ndarray

：

In [15]: A = numpy.diag([1,2,3])

In [16]: ind = [True, True, False]

In [17]: A[:,ind]
Out[17]: 
array([[0, 0, 1],
       [2, 2, 0],
       [0, 0, 0]])

这是因为它将布尔值解释为整数，并为您提供列

[1,1,0]

奥托：

---

将

ind

转换为数组：

>>> A[:, np.array(ind)]
array([[1, 0],
       [0, 2],
       [0, 0]])

---

将

ind

转换为数组：

>>> A[:, np.array(ind)]
array([[1, 0],
       [0, 2],
       [0, 0]])