Python常见问题：numpy中mask的基础问题

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有刚入门的小白不知道numpy中如何使用mask，今天小编就来讲讲使用mask会遇到的一些问题。
numpy中矩阵选取子集或者以条件选取子集，用mask是一种很好的方法。
简单来说就是用bool类型的indice矩阵去选择。

1. <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";">mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
   
2. 
   
3. X[mask].shape
   
4. 
   
5. mask.shape
   
6. 
   
7. mask[indices[0]] = False
   
8. 
   
9. mask.shape
   
10. 
    
11. X[mask].shape
    
12. 
    
13. X[~mask].shape
    
14. 
    
15. (678, 2)
    
16. 
    
17. (678,)
    
18. 
    
19. (678,)
    
20. 
    
21. (675, 2)
    
22. 
    
23. (3, 2)<br></span></p>

复制代码

例如我们这里用来选取全部点中KNN选取的点以及所有剩余的点。

1. <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";">from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
   
2. 
   
3. nbrs = NearestNeighbors(10).fit(X)
   
4. 
   
5. _,indices = nbrs.kneighbors(X)
   
6. 
   
7. mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
   
8. 
   
9. mask[indices[0]] = False
   
10. 
    
11. plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g')
    
12. 
    
13. plt.scatter(X[~mask][:,0],X[~mask][:,1],c='r')<br></span></p>

复制代码

带条件选择替换，比如我们需要将a矩阵内某条件的行置换为888剩余置换为999，可以直接用mask或者再用where一步搞定：

1. <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";">mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)
   
2. 
   
3. mask[indices] = False
   
4. 
   
5. a[~mask] = 999
   
6. 
   
7. a[mask] = 888
   
8. 
   
9. #############
   
10. 
    
11. np.where(mask, 888, 999)<br></span></p>

复制代码

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