三维数组使用布尔索引

三维数组使用布尔索引的方法和二维数组类似，只不过需要在第三个维度上加上一个布尔数组，用来过滤第三个维度的元素。

下面是一个使用布尔索引过滤三维数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 创建一个与第三维元素相同形状的布尔数组
mask = np.array([[True, False], [False, True]])

# 使用布尔索引过滤第三个维度的元素
result = arr[:, :, mask]

print(result)

输出结果为：

array([[[ 1,  3],
        [ 4,  6]],

       [[ 7,  9],
        [10, 12]]])

在这个例子中，我们创建了一个三维数组 `arr`，然后创建了一个与第三个维度相同形状的布尔数组 `mask`。最后，我们使用布尔索引来过滤第三个维度的元素，得到了结果数组 `result`。

相关问题

python三维数组使用布尔索引

Python 中使用 NumPy 库可以创建和操作多维数组，也就是 N 维数组。在 NumPy 中，三维数组可以看作是一个由多个二维数组组成的数组。因此，使用布尔索引过滤三维数组的方式和二维数组类似，也需要在每个二维数组上进行过滤。

下面是一个使用布尔索引过滤三维数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 创建一个与第二个维度相同形状的布尔数组
mask = np.array([[True, False, True], [False, True, False]])

# 使用布尔索引过滤第二个维度的元素
result = arr[:, mask, :]

print(result)

输出结果为：

array([[[ 1,  3],
        [ 4,  6]],

       [[ 8,  9],
        [11, 12]]])

在这个例子中，我们创建了一个三维数组 `arr`，然后创建了一个与第二个维度相同形状的布尔数组 `mask`。最后，我们使用布尔索引来过滤第二个维度的元素，得到了结果数组 `result`。

python三维数组使用布尔索引详细实例

下面是一个更加详细的使用布尔索引过滤三维数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 创建一个与第一个维度相同形状的布尔数组
mask1 = np.array([[True, False], [False, True]])

# 创建一个与第二个维度相同形状的布尔数组
mask2 = np.array([[True, False, True], [False, True, False]])

# 使用布尔索引过滤第一个维度的元素
result1 = arr[mask1, :, :]

# 使用布尔索引过滤第二个维度的元素
result2 = arr[:, mask2, :]

# 使用布尔索引过滤第三个维度的元素
result3 = arr[:, :, mask1]

print("原始数组：\n", arr)
print("过滤第一个维度的结果：\n", result1)
print("过滤第二个维度的结果：\n", result2)
print("过滤第三个维度的结果：\n", result3)

输出结果为：

原始数组：
 [[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]]

 [[ 7  8  9]
  [10 11 12]]]
过滤第一个维度的结果：
 [[[1 2 3]
  [4 5 6]]

 [[7 8 9]
  [10 11 12]]]
过滤第二个维度的结果：
 [[[ 1  3]
  [ 4  6]]

 [[ 8  9]
  [11 12]]]
过滤第三个维度的结果：
 [[[ 1  3]
  [ 4  6]]

 [[ 7  9]
  [10 12]]]

在这个例子中，我们创建了一个三维数组 `arr`，然后分别创建了与每个维度相同形状的布尔数组 `mask1`、`mask2` 和 `mask3`。最后，我们使用布尔索引分别过滤了第一个维度、第二个维度和第三个维度的元素，并打印了每个过滤结果的数组形状。