Python中的 numpy.compress()

numpy.compress()是NumPy库中的一个函数，用于根据给定的条件从数组中返回被压缩的元素。它可以用于选择数组中满足特定条件的元素，并返回一个新的数组。

语法

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

参数：

• condition：用于选择数组元素的条件。它可以是一个布尔数组，或者是一个能够返回布尔值的函数。
• array：需要被压缩的输入数组。
• axis：指定应用压缩操作的轴。默认情况下，所有数组元素都被压缩为一维数组。
• out：用于存储结果的可选输出数组。

返回值：被压缩的数组。

示例

import numpy as np

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

# 选择满足条件 arr > 5 的元素
compressed_arr = np.compress(arr > 5, arr)

print('Compressed Array:', compressed_arr)

输出结果：

Compressed Array: [6 7 8 9]

在这个示例中，我们创建了一个二维数组arr。然后，使用条件arr > 5选择了大于5的元素，并将它们压缩为一维数组compressed_arr。最后，我们打印了压缩后的数组。

通过轴进行压缩

numpy.compress()函数还可以沿着指定的轴进行压缩操作。通过指定axis参数，我们可以在指定的轴上压缩数组。

import numpy as np

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

# 沿轴0压缩，即对每一列进行压缩
compressed_arr = np.compress(arr > 5, arr, axis=0)

print('Compressed Array along axis 0:', compressed_arr)

输出结果：

Compressed Array along axis 0: [[4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个示例中，我们沿着轴0（列）压缩了数组。结果是一个仅包含满足条件arr > 5的列的二维数组。

总结

numpy.compress()函数是一个非常有用的工具，用于选择满足特定条件的数组元素并返回一个新的数组。我们可以选择所有维度中满足条件的元素，也可以仅选择特定的轴进行压缩操作。这个函数在处理大型数组和数据处理时非常有用，可以帮助我们快速过滤和选择数组元素。