为什么这个布尔值在这个贝叶斯分类器中？（Python问题？）

我正在学习GANs（我是python的初学者），我在前面的练习中发现了我不理解的这部分代码。具体地说，我不明白为什么要用第9行的布尔值（Xk=X[Y==k]），原因如下所述

class BayesClassifier:
  def fit(self, X, Y):
    # assume classes are numbered 0...K-1
    self.K = len(set(Y))

    self.gaussians = []
    self.p_y = np.zeros(self.K)
    for k in range(self.K):
      Xk = X[Y == k]
      self.p_y[k] = len(Xk)
      mean = Xk.mean(axis=0)
      cov = np.cov(Xk.T)
      g = {'m': mean, 'c': cov}
      self.gaussians.append(g)
    # normalize p(y)
    self.p_y /= self.p_y.sum()

该布尔值根据Y的真实性返回0或1== k、 由于这个原因，Xk总是X列表的第一个或第二个值。你不觉得这有什么用

在第10行中，len（Xk）始终为1，为什么它使用该参数而不是单个1

每次仅使用一个值计算下一行的平均值和协方差

---

我觉得我没有理解一些非常基本的东西。

你应该考虑到，

X，Y，k

是NumPy数组，而不是标量，一些运算符对它们重载。特别是，

==

和基于布尔的索引<代码>=将是按元素比较，而不是整个数组比较

看看它是如何工作的：

In [9]: Y = np.array([0,1,2])                                                                                        
In [10]: k = np.array([0,1,3])                                                                                       
In [11]: Y==k                                                                                                        

Out[11]: array([ True,  True, False])

因此，

=

的结果是一个布尔数组

In [12]: X=np.array([0,2,4])                                                                                         
In [13]: X[Y==k]                                                                                                     

Out[13]: array([0, 2])

当条件为

True

---

因此

len（Xk）

将是

X

和

k

之间匹配元素的数量

X，Y，k

您应该考虑到

X，Y，k

是NumPy数组，而不是标量，并且一些运算符对它们重载。特别是，

==

和基于布尔的索引<代码>=将是按元素比较，而不是整个数组比较

看看它是如何工作的：

In [9]: Y = np.array([0,1,2])                                                                                        
In [10]: k = np.array([0,1,3])                                                                                       
In [11]: Y==k                                                                                                        

Out[11]: array([ True,  True, False])

因此，

=

的结果是一个布尔数组

In [12]: X=np.array([0,2,4])                                                                                         
In [13]: X[Y==k]                                                                                                     

Out[13]: array([0, 2])

当条件为

True

因此

len（Xk）

将是

X

和

k

之间匹配元素的数量。谢谢，阿尔泰

你说得对。我通过另一个渠道找到了另一个答案，这里是：

这是一个Numpy数组-它是Numpy数组的一个特殊特性，称为 布尔索引，用于仅过滤数组中的值 过滤器返回True时：

将numpy作为np导入

数组（[1,2,3,4,5]）过滤器=a>3

打印（过滤器）

[假，假，假，真，真]

打印（一个[过滤器]）

[4,5]

谢谢你，阿泰姆

你说得对。我通过另一个渠道找到了另一个答案，这里是：

这是一个Numpy数组-它是Numpy数组的一个特殊特性，称为 布尔索引，用于仅过滤数组中的值 过滤器返回True时：

将numpy作为np导入

数组（[1,2,3,4,5]）过滤器=a>3

打印（过滤器）

[假，假，假，真，真]

打印（一个[过滤器]）

[4,5]