Python中的numpy.compress

在Python中使用numpy进行矩阵和数组的运算时，我们经常需要对数据进行筛选或过滤，此时可以使用numpy.compress函数。

函数介绍

numpy.compress函数可以从数组中提取满足指定条件的元素，返回一个新的数组。该函数的参数包括要查询的条件以及要操作的数组。

函数原型：

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

参数说明：

• condition：一个布尔型或1维整数数组，表示是否筛选对应元素。如果是布尔型，则只有True对应的元素会被提取，如果是1维整数数组，则元素的索引值被视为布尔型，True表示提取该索引对应的元素。
• a：要操作的数组
• axis：待操作的轴，如果为None，则将数组压缩成一维数组。
• out：结果存储的位置

代码示例

下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用numpy.compress函数进行筛选：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 筛选出第1行和第3行
condition = [True, False, True]
result = np.compress(condition, a, axis=0)
print(result)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [7 8 9]]

我们还可以利用numpy.compress函数完成数组的三角化，示例如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 保留数组上三角
condition = np.triu(np.ones((3, 3), dtype=bool), k=0)
result = np.compress(condition.ravel(), a.ravel())
print(result.reshape(3, 3))

输出结果为：

[[1 2 3]
 [0 5 6]
 [0 0 9]]

在此，我们利用了numpy.triu函数生成一个上三角矩阵的条件，然后将其压平应用于numpy.compress函数，最后重新reshape回原本的矩阵形态。

总结

numpy.compress函数是一个用于查询数组元素的重要函数，在利用numpy进行科学计算的过程中十分常用。通过灵活的参数组合，我们可以对数组中的元素进行快速、简便的筛选，从而提高了代码效率。