NumPy中的布尔型索引使用举例

import numpy as np
# 创建一个 3 x 3 的 ndarray 包含从 0 到 8 的整数
X = np.arange(9).reshape(3, 3)
print('初始的 X = \n', X)
# 选择在X中大于5的元素
print('选择在X中大于5的元素', X[X > 5])
# 选择在X中 小于等于3 的元素
print('选择在X中 小于等于3 的元素:', X[X <= 3])
# 选择在X中 大于3且小于6 的元素
print('选择在X中 大于3且小于6 的元素:', X[(X > 3) & (X < 6)])
# 给 大于3且小于6 的元素赋0值处理
X[(X > 3) & (X < 6)] = 0
# 重新打印X 可以看到改变了X的元素
print('X = \n', X)

输出为：

初始的 X = 
 [[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
选择在X中大于5的元素 [6 7 8]
选择在X中 小于等于3 的元素: [0 1 2 3]
选择在X中 大于3且小于6 的元素: [4 5]
X = 
 [[0 1 2]
 [3 0 0]
 [6 7 8]]