三维数组使用布尔索引

时间: 2023-10-06 11:13:45 浏览: 33
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: ```python 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: ```python 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: ```python 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。

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