Python 使用'的替代方案；在'；使用numpy.where（）

假设我有一个数组'foo'，有两列。列0的值为1到12，表示月份。列1具有相应的测量值。如果我想创建12月、1月和2月（12,1,2）测量值的遮罩，我会怀疑我可以：

numpy.where(foo[:,1] in (12, 1, 2), False, True)

但我的“in（12，1，2）”似乎不能作为where（）的条件。它似乎也不像[12,1,2]那样起作用

还有其他聪明的方法吗？是否有更好的方法将所有（12，1，2）测量值收集到一个数组中？numpy的方式是什么

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（由于每个月都有不规则的测量次数，因此无法重塑阵列）

我认为“in（12，1，2）”不起作用的原因是“in”之前的元素必须是单个元素

但是为此，numpy在一维中具有函数

（

）来对numpy数组执行“in”。使用您的代码：

np.where(np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2]), False, True)

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用注释完成回答：在这种情况下，如果使用

，其中

是多余的，则可以使用

in1d

的输出为foo编制索引：

foo[np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2])]

还是为了

foo[~np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2])]

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注意：

INAD

仅适用于numpy 1.4或更高版本。

是的！我甚至不需要np.where（）这个！我可以用np.inad（）创建我需要的东西谢谢！实际上，np.in1d的输出可以用来索引foo。