Python 如何在2d numpy矩阵中隔离符合特定条件的行？

如何在2d numpy矩阵中隔离符合特定条件的行？例如，如果我有一些数据，我只想查看0索引的值为5或更小的行，我将如何检索这些值

我尝试过这种方法：

import numpy as np

data = np.matrix([
    [10, 8, 2],
    [1, 4, 5],
    [6, 5, 7],
    [2, 2, 10]])

#My attempt to retrieve all rows where index 0 is less than 5
small_data = (data[:, 0] < 5)

但是，我希望输出为：

   [[1, 4, 5],
    [2, 2, 10]]

另一种方法可能是循环遍历矩阵行，如果0索引小于5，则将该行附加到列表中，但我希望有更好的方法

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注意：我使用的是Python2.7。

这样您就得到了一个逻辑数组，可以用来选择所需的行

>>> data = np.matrix([
[10, 8, 2],
[1, 4, 5],
[6, 5, 7],
[2, 2, 10]])
>>> data = np.array(data)
>>> data[(data[:, 0] < 5), :]
array([[ 1,  4,  5],
   [ 2,  2, 10]])

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使用以下代码

data[数据[小数据，：]

这将首先起作用

然后，您可以始终使用（基于进行比较时获得的布尔数组）来获取所需的行：

>>> data[data[:, 0] < 5]
array([[ 1,  4,  5],
       [ 2,  2, 10]])

>>数据[数据[：，0]<5]
数组（[[1,4,5]，
[ 2,  2, 10]])

或：

>>数据[np.where（数据[：，0]<5]
数组（[[1,4,5]，
[ 2,  2, 10]])
data[（data[：，0]<5:，0]
@Coldspeed这似乎是错的，你是说
data[（data[：，0]<5），：]
？@MSeifert是的，大概是这样的。如果我靠近一台机器，我会在发帖前检查一下。我的numpy技能仍在发展：）或者相当于，
data[data[data[：，0]我刚刚尝试了这个，但出现了一个错误：“索引器：数组索引太多”。我的代码是：output=data[data[small_data，：]]我缺少什么吗？我得到了一个错误“数组索引太多”对于你答案的上半部分。np.squeeze部分非常有效！@CSLearner我添加了
数据的初始化以确保我们运行的是相同的东西。奇怪的原因是它对我来说工作正常。你能试着重新运行完整的答案的第一部分吗？哦，你是正确的，我测试了它，它工作正常。尽管括号结果证明s是不必要的，所以我也可以这样做：data[data[：，0]<5，：]
>>> ind = np.squeeze(np.asarray(data [:,0]))<5
>>> data[ind,:]
array([[ 1,  4,  5],
   [ 2,  2, 10]])

import numpy as np

data = np.array([[10, 8, 2],
                 [1, 4, 5],
                 [6, 5, 7],
                 [2, 2, 10]])

>>> data[data[:, 0] < 5]
array([[ 1,  4,  5],
       [ 2,  2, 10]])

>>> data[np.where(data[:, 0] < 5)]
array([[ 1,  4,  5],
       [ 2,  2, 10]])