我可以从numpy数组的布尔选择创建视图吗？

如果我创建一个numpy数组，并创建另一个作为其中的选择性索引：

>>> x
array([[ 2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7],
       [ 6,  7,  8],
       [11, 12, 13]])

>>> nz
array([ True,  True, False,  True], dtype=bool)

然后直接使用nz返回原始数组的视图：

>>> x[nz,:]
array([[ 2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7],
       [11, 12, 13]])

>>> x[nz,:] += 2
>>> x
array([[ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [ 6,  7,  8],
       [13, 14, 15]])

但是，任务自然会复制：

>>> v = x[nz,:]

对v的任何操作都在副本上，对原始数组没有影响

有没有办法从x[nz，：]创建一个命名视图，简单地缩写代码，或者我可以传递它，这样命名视图上的操作将只影响x的选定元素？

Numpy已经屏蔽了_数组，这可能是您正在寻找的：

将numpy作为np导入 x=np.asarray[[2,3,4]，[5,6,7]，[6,7,8]，[11,12,13]] nz=np.asarray[True，True，False，True]，dtype=bool mx=np.ma.masked_arrayx，~nz.repeat3 True表示已屏蔽，因此需要~ mx+=2 x也发生了变化，因为它是mx的基础 printx printx是mx.base

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最后一个赋值使用x.。\uuuu getitem\uuuu idx\u元组。x[nz，：]=值使用x.uu setitem_uuidx_元组，值。因此，虽然两者都使用[nz，：]，但底层索引操作是不同的。查看和复制之间的区别仅适用于get操作。您可以传递一个idx\u tuple=nz，但仍然必须使用x[idx\u tuple]=。。。谢谢。我本以为这是一个合适的答案。。但我是新来的。这正是我一直在寻找的。有一些…但我的操作几乎和OP一样简单，不是嵌套的，形状改变的，或任何东西。。。我会先测试一下再接受。可能还有进一步评论的余地