按一行的信息过滤 numpy 数组

Question

我正在寻求通过numpy数组过滤的帮助。我目前有一个numpy数组，其中包含以下信息:

[[x1_1, x1_2, ..., x1_n], [x2_1, x2_2, ..., x2_n], [y1, y2, ..., yn]

ie。数组本质上是一个数据集，其中x1, x2是特征(坐标)，y是输出(值)。每个数据点都有相应的x1, x2和y，因此，例如，数据点i对应的信息为x1_i, x2_i和yi。

现在，我想通过过滤y来提取所有的数据点，这意味着我想知道所有y>某个值的数据点。在我的例子中，我想要y> 0的所有情况的信息(仍然具有相同的numpy结构)。我真的不知道如何做到这一点-我一直在玩布尔索引，如d[0:2,y>0]或d[d[2]>0]，但还没有得到任何地方。

一个澄清的例子:

给定数据集:

d = [[0.1, 0.2, 0.3], [-0.1,-0.2,-0.3], [1,1,-1]]

我拉所有的点或实例，其中y > 0，即。d[2] > 0，它应该返回值:

[[0.1, 0.2],[-0.1,-0.2],[1,1]]

Answer 1

您可以使用:

import numpy as np
d = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [-0.1,-0.2,-0.3], [1,1,-1]])
print (d)
[[ 0.1  0.2  0.3]
 [-0.1 -0.2 -0.3]
 [ 1.   1.  -1. ]]
#select last row by d[-1] 
print (d[-1]>0)
[ True  True False]
print (d[:,d[-1]>0])
[[ 0.1  0.2]
 [-0.1 -0.2]
 [ 1.   1. ]]