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Python之numpy中怎么使用mask？這個問題可能是我們?nèi)粘W(xué)習(xí)或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容，讓我們一起來看看吧！

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numpy中矩陣選取子集或者以條件選取子集，用mask是一種很好的方法。

簡單來說就是用bool類型的indice矩陣去選擇。

mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
X[mask].shape
mask.shape
mask[indices[0]] = False
mask.shape
X[mask].shape
X[~mask].shape
(678, 2)
(678,)
(678,)
(675, 2)
(3, 2)

例如我們這里用來選取全部點中KNN選取的點以及所有剩余的點。

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
nbrs = NearestNeighbors(10).fit(X)
_,indices = nbrs.kneighbors(X)
mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
mask[indices[0]] = False
plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g')
plt.scatter(X[~mask][:,0],X[~mask][:,1],c='r')

帶條件選擇替換，比如我們需要將a矩陣內(nèi)某條件的行置換為888剩余置換為999，可以直接用mask或者再用where一步搞定：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)
mask[indices] = False
a[~mask] = 999
a[mask] = 888
#############
np.where(mask, 888, 999)

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對Python之numpy中怎么使用mask大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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