numpy.compress()関数

numpy.compress()呼び出し方法:

numpy.compress(condition, a, axis=None, out=None)

各パラメータの意味:condition:1次元ブール値配列.a:クラス配列オブジェクトは、戻り値の配列オブジェクトを抽出する必要があります.axis:どの座標軸からエレメントを取るかout:出力配列(設定を推奨しないとエラーが発生する可能性がある)、戻り値を使用して最終的な配列を取得することを推奨する :条件を満たすエレメントを返す.コードは次のとおりです.

import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.array([[1, 2],
                          [3, 4],
                          [5, 6]])

        array1 = np.compress([0, 1, 1], array, axis=0)
        print('array1   : ')
        print(array1)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array1   : 
[[3 4]
 [5 6]]
"""

axis=0はx軸に沿って圧縮されていることを示し、このとき我々が設定したブール配列は[0, 1, 1]であるため、このときは1行目と2行目の要素のみが返される.
もう1つの例を見てみましょう.

import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.array([[1, 2],
                          [3, 4],
                          [5, 6]])

        array1 = np.compress([0, 1], array, axis=0)
        print('array1   : ')
        print(array1)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array1   : 
[[3 4]]
"""

私たちは見ることができます.x軸に沿って圧縮されていますが、この場合のブール配列は2つの値しかないため、デフォルトでは3番目の値はFalseで切り捨てられているため、2行目の要素のみが返されます.
コードワードは難しいですが、役に立つと思ったら、もっと多くの人に見てもらうことをお勧めします.