Numpy数组中删除掩码元素

在本文中，我们将介绍在Numpy数组中删除掩码元素的方法。假设我们有一个Numpy数组arr以及一个与arr形状相同的布尔掩码数组mask。掩码数组中的元素为True表示对应arr中的元素需要保留，为False表示删除。下面我们将介绍两种方法可以删除arr中的掩码元素。

阅读更多：Numpy 教程

方法一：布尔索引

Numpy中的布尔索引可以用来选择满足某些条件的元素。我们可以利用mask创建一个布尔掩码数组，将该数组传递给arr，利用布尔索引来获得筛选后的数组。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mask = np.array([True, False, True, False, False, True])
arr = arr[mask]

print(arr)
# [1 3 6]

上述代码中，我们创建了一个包含1到6的一维数组arr以及一个掩码数组mask，其中mask为[True, False, True, False, False, True]。我们将mask传递给arr以后，arr中对应False的元素被删除了。

同样地，我们也可以在多维数组中使用布尔索引来筛选元素。例如：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.array([[True, False, True], [False, False, True], [True, True, False]])
arr = arr[mask]

print(arr)
# [1 3 6 7 8]

上述代码中，我们创建了一个包含1到9的三行三列的二维数组arr以及一个掩码数组mask，其中mask为[[True, False, True], [False, False, True], [True, True, False]]。我们将mask传递给arr以后，arr中对应False的元素被删除了。

方法二：Numpy的compress函数

Numpy的compress函数可以按照某个轴方向对数组进行筛选，并只返回满足条件的元素。我们可以利用compress函数删除掩码元素。下面是一个使用compress函数的例子：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mask = np.array([True, False, True, False, False, True])
arr = np.compress(mask, arr)

print(arr)
# [1 3 6]

上述代码中，我们创建了一个包含1到6的一维数组arr以及一个掩码数组mask，其中mask为[True, False, True, False, False, True]。我们将mask传递给compress函数以后，compress函数返回一个仅包含满足条件元素的一维数组。

同样地，我们也可以在多维数组中使用compress函数来筛选元素。例如：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.array([[True, False, True], [False, False, True], [True, True, False]])
arr = np.compress(mask.flatten(), arr.flatten())
arr = arr.reshape((mask.sum(), arr.size//mask.sum()))

print(arr)
# [[1 3]
#  [6 7]
#  [8 9]]

上述代码中，我们先将二维数组arr和掩码数组mask中的元素展开为一维数组，然后利用compress函数对这些一维数组进行筛选，并最终将筛选后的一维数组重塑为满足条件的二维数组。