极客笔记Numpy: 对数组应用多个掩码
在本文中，我们将介绍如何在Numpy中应用多个掩码（或过滤器）来过滤数组中的数据。
在数据科学中，掩码通常用于过滤出数据集中感兴趣的子集。在Numpy中，我们可以使用掩码来过滤数组，并将结果用于进一步的计算。
阅读更多：Numpy 教程
单个掩码
首先，让我们来看看如何在Numpy中使用单个掩码来过滤数组。假设我们有以下数组：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, True])
我们可以使用以下代码来过滤出掩码为True的元素：
filtered_arr = arr[mask]
print(filtered_arr)
运行结果为：
[1 3 5]
这里，我们使用了掩码来选择数组中的1、3和5元素。
我们还可以将掩码直接应用于一些操作。例如，如果我们想要找到数组中所有大于3的元素，我们可以这样做：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = arr > 3
filtered_arr = arr[mask]
print(filtered_arr)
输出结果为：
[4 5]
这里我们使用了逻辑运算符“大于”（>）来创建一个名为“mask”的新数组，该数组包含arr中所有大于3的元素的True和False值。然后，我们使用此掩码过滤arr中的元素。
多个掩码
现在，让我们专注于如何使用多个掩码来过滤数组。假设我们有以下数组：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask1 = np.array([True, False, True, False, True])
mask2 = arr > 2
请注意，这里我们有两个不同的掩码：mask1和mask2。
我们可以使用逻辑运算符“&”（按位AND）将这些掩码组合在一起，并使用以下代码过滤出符合条件的元素：
filtered_arr = arr[mask1 & mask2]
print(filtered_arr)
运行结果为：
[3 5]
这里，我们使用按位AND（&）将掩码mask1和mask2组合在一起，以获得一个新的掩码，该掩码只包含两个掩码都为True的位置。然后，我们使用此掩码过滤arr中的元素。
我们还可以使用逻辑运算符“|”（按位OR）将掩码组合在一起，并使用以下代码过滤数组中的元素：
filtered_arr = arr[mask1 | mask2]
print(filtered_arr)
运行结果为：
[1 2 3 5]
这里，我们使用按位OR（|）将掩码mask1和mask2组合在一起，以获得一个新的掩码，该掩码包含两个掩码至少一个为True的位置。然后，我们使用此掩码过滤arr中的元素。
总结
在本文中，我们介绍了如何在numpy中使用多个掩码来过滤数组中的元素。我们展示了如何使用按位AND和按位OR逻辑运算符，将多个掩码组合在一起，并应用于过滤数组。这对于数据科学中的子集选择非常有用，使得我们可以对数据进行更精确的分析和研究。