Python numpy compress用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.compress 的用法。

用法:

numpy.compress(condition, a, axis=None, out=None)

沿给定轴返回数组的选定切片。

沿给定轴工作时，沿该轴的切片返回输出对于每个索引健康)状况评估为真。在处理一维数组时，compress相当于numpy.extract.

参数：

condition： 一维布尔数组

选择要返回的条目的数组。如果 len(condition) 小于 a 沿给定轴的大小，则输出将被截断为条件数组的长度。

a： array_like

从中提取零件的数组。

axis： 整数，可选

沿其进行切片的轴。如果无(默认)，则处理展平数组。

out： ndarray，可选

输出数组。它的类型被保留，它必须具有正确的形状来保存输出。

返回：

compressed_array： ndarray

a 的副本，没有沿轴的切片，条件为假。

例子：

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([0, 1], a, axis=0)
array([[3, 4]])
>>> np.compress([False, True, True], a, axis=0)
array([[3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([False, True], a, axis=1)
array([[2],
       [4],
       [6]])

处理展平数组不会沿轴返回切片，而是选择元素。

>>> np.compress([False, True], a)
array([2])