mask怎么在Numpy中使用？很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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numpy中矩陣選取子集或者以條件選取子集，用mask是一種很好的方法

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是用bool類型的indice矩陣去選擇，

mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
X[mask].shape
mask.shape
mask[indices[0]] = False
mask.shape
X[mask].shape
X[~mask].shape
(678, 2)
(678,)
(678,)
(675, 2)
(3, 2)

例如我們這里用來(lái)選取全部點(diǎn)中KNN選取的點(diǎn)以及所有剩余的點(diǎn)

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
nbrs = NearestNeighbors(10).fit(X)
_,indices = nbrs.kneighbors(X)
mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
mask[indices[0]] = False
plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g')
plt.scatter(X[~mask][:,0],X[~mask][:,1],c='r')

帶條件選擇替換，比如我們需要將a矩陣內(nèi)某條件的行置換為888剩余置換為999，可以直接用mask或者再用where一步搞定：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)
mask[indices] = False
a[~mask] = 999
a[mask] = 888
#############
np.where(mask, 888, 999)

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