Python 获取任意形状的多维numpy数组的索引，并将其用于另一个数组

我有两个形状相同的多维数组

a

和

b

：

print(a.shape) -> (100, 20, 3, 3)
print(b.shape) -> (100, 20, 3, 3)

现在我只想从

a

中获取符合特定条件的值，例如：

wanted_value = 5
result_a = a[a[:, :, :, 0] == wanted_value]

但是，现在假设我想从另一个索引数组

b

中获取数据，这些索引对应于数组

a

中找到的元素的索引。是否可以使用我从搜索数组

a

中获得的索引来搜索数组

b

上的特定条件，从而从数组

b

中获取数据，这些索引对应于数组

a

具有的相同形状的相同索引？我之所以需要它，是因为我无法搜索数组

b

以获得我需要的条件，但数组

b

的数据/元素分别对应于数组

a

这可能吗？ 我试过这样的方法：

indices = np.where(a[a[:, :, :, 0] == wanted_value])
results_b = b[indices]

---

对。这比你想象的还要简单：

b[a[:, :, :, 0] == wanted_value]

---

它的工作方式是，

a[：，：，：，0]==wanted\u value

本身创建一个带有

dtype=bool

的Numpy数组，在文档中称为掩码。您可以将其应用于相同形状的任何数组。

是。这比你想象的还要简单：

b[a[:, :, :, 0] == wanted_value]

---

它的工作方式是，

a[：，：，：，0]==wanted\u value

本身创建一个带有

dtype=bool

的Numpy数组，在文档中称为掩码。您可以将其应用于相同形状的任何数组。

Numpy支持布尔索引，即当您使用布尔数组索引Numpy数组时，将返回truthvalue为

True

的所有值。当obj是布尔类型的数组对象时，会发生此高级索引。比较运算符返回布尔对象，因此这些对象可用于索引

a = np.random.randint(0, 500, (100,20,3,3))
b = np.copy(a)
assert np.array_equal(a[a[:,:,:,0] == 1], b[a[:,:,:,0] == 1])

---

检查来自的官方文档。

Numpy支持布尔索引，即当您使用布尔数组索引Numpy数组时，将返回truthvalue为

True

的所有值。当obj是布尔类型的数组对象时，会发生此高级索引。比较运算符返回布尔对象，因此这些对象可用于索引

a = np.random.randint(0, 500, (100,20,3,3))
b = np.copy(a)
assert np.array_equal(a[a[:,:,:,0] == 1], b[a[:,:,:,0] == 1])

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查看官方文档。

提示：尝试查看

a[：，：，：，0]==通缉值本身提供的内容。提示：尝试查看
a[：，：，：，0]==通缉值本身提供的内容。如此方便和简单，您一定会喜欢numpy，谢谢！这么方便，这么简单，你一定会喜欢numpy的，谢谢！