Numpy如何在多列上对numpy结构化数组进行掩码操作

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy在多个列上对结构化数组进行掩码操作。

首先，让我们创建一个结构化数组作为示例。下面的代码将创建一个由名称、年龄和性别组成的结构化数组。

import numpy as np

data = np.array([('Alice', 25, 'F'),
                 ('Bob', 30, 'M'),
                 ('Charlie', 35, 'M'),
                 ('David', 40, 'M'),
                 ('Emma', 20, 'F')],
                dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('gender', 'U1')])

print(data)

输出结果：

[('Alice', 25, 'F') ('Bob', 30, 'M') ('Charlie', 35, 'M') ('David', 40, 'M')
 ('Emma', 20, 'F')]

现在假设我们想要对这个结构化数组进行掩码操作，只保留性别为男性（’M’）的数据。我们可以使用以下代码来实现：

mask = data['gender'] == 'M' # 创建一个布尔类型的掩码

result = data[mask] # 使用掩码来获取过滤后的数据

print(result)

输出结果：

[('Bob', 30, 'M') ('Charlie', 35, 'M') ('David', 40, 'M')]

如上所示，我们可以在一个列上使用布尔类型的掩码来过滤我们需要的数据。但是，如果我们想对多个列进行掩码操作呢？

假设现在我们不仅想过滤性别为男性（’M’）的数据，还想过滤年龄大于等于35岁的男性数据，我们该如何实现？

我们可以使用以下代码来创建一个多列的掩码：

mask = (data['gender'] == 'M') & (data['age'] >= 35)

result = data[mask]

print(result)

输出结果：

[('Charlie', 35, 'M') ('David', 40, 'M')]

以上代码中，我们使用了&运算符来对两个布尔类型的掩码进行操作，从而得到一个数值类型的掩码。这个数值类型的掩码可以用来过滤结构化数组。

需要注意的是，多列的掩码需要用括号来将不同的掩码组合在一起，否则可能会导致错误的结果。

除了使用&运算符，我们还可以使用|运算符来实现“或”的逻辑操作。以下是一个使用|运算符的示例：

mask = (data['gender'] == 'M') | (data['age'] >= 35)

result = data[mask]

print(result)

输出结果：

[('Bob', 30, 'M') ('Charlie', 35, 'M') ('David', 40, 'M')]

以上代码中，我们使用了|运算符来对两个布尔类型的掩码进行操作，从而得到一个数值类型的掩码。这个数值类型的掩码可以用来过滤结构化数组。

除了&和|运算符，我们还可以使用~运算符来实现“非”的逻辑操作。以下是一个使用~运算符的示例：

mask = ~(data['gender'] == 'M') # 取出性别不是男性的数据

result = data[mask]

print(result)

输出结果：

[('Alice', 25, 'F') ('Emma', 20, 'F')]

阅读更多：Numpy 教程

总结

在Python中，Numpy提供了很多强大的工具来处理结构化数组。可以使用布尔类型的掩码来对结构化数组进行过滤操作。可以使用&、|和~等运算符对多个列进行掩码操作，从而实现更加复杂的过滤操作。需要注意使用括号来区分不同的掩码和运算符，并且确保掩码的形状与结构化数组的形状相同。在处理大型数据集时，使用Numpy进行掩码操作可以更加高效地处理数据，提高代码的性能和可读性。