脚本专栏

Numpy中的mask的使用
脚本专栏 2025/1/12 佚名
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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，

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)

例如我们这里用来选取全部点中KNN选取的点以及所有剩余的点

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')

Numpy中的mask的使用

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：

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)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
Numpy,mask
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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