有剛?cè)腴T(mén)的小白不知道numpy中如何使用mask，今天小編就來(lái)講講使用mask會(huì)遇到的一些問(wèn)題。

　　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(lèi)型的indice矩陣去選擇。

　　1.mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)

　　2.X[mask].shape

　　3.mask.shape

　　4.mask[indices[0]] = False

　　5.mask.shape

　　6.X[mask].shape

　　7.X[~mask].shape

　　8.(678, 2)

　　9.(678,)

　　10.(678,)

　　11.(675, 2)

　　12.(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)。

　　1.from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

　　2.= NearestNeighbors(10).fit(X)

　　3._,indices = nbrs.kneighbors(X)

　　4.mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)

　　5.mask[indices[0]] = False

　　6.plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g')

　　7.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：

　　1.mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)

　　2.mask[indices] = False

　　3.a[~mask] = 999

　　4.a[mask] = 888

　　5.#############

　　6.np.where(mask, 888, 999)