使用NumPy根据给定的条件从较大的数组中提取值数组？

Question

具体地说，这些值来自一个.fits文件，我正在使用astropy。你知道吗

从本质上讲，我得到了一个大的数据数组，其中的对象每个都包含多个分类列和一个对应的行，行中有一个字符串或整数来标识它们。例如，数组中的一个对象可以是

CLASS  == GALAXY
SPECPRIMARY = 1
PROGNAME == MAIN
ZWARNING == 0
PRIMTARGET == 128
SUBCLASS = STRINGHERE
FIBERID == INTEGERHERE
etc...

但是，每个对象都有许多列和可能的标识符。所以，我想用np.哪里仅获取包含具有这些可能标识符的数组的数组

                fits_data['CLASS'] == "GALAXY", 
                fits_data['SPECPRIMARY']==1,
                fits_data['PROGNAME']=='main',
                fits_data['ZWARNING']==0,
                fits_data['PRIMTARGET']==64 OR 128 OR 256

所以，我猜它看起来像

allitems = np.where(fits_data['CLASS'] == "GALAXY", 
                fits_data['SPECPRIMARY']==1,
                fits_data['PROGNAME']=='main',
                fits_data['ZWARNING']==0,
                fits_data['PRIMTARGET']==(64 || 128 || 256))  

但是我知道这是不对的；我需要CLASS、SPECPRIMARY、PROGNAME和ZWARNING都具有这些精确值，而PRIMTARGET可以是64、128或256。你知道吗

有人能把我推向正确的方向吗？谢谢

Answer 1

使用logical_and和logical_or以及逻辑索引可能是最好的方法：

is_primtarget = reduce(np.logical_or, [fits_data['PRIMTARGET'] == 64,
                                       fits_data['PRIMTARGET'] == 128,
                                       fits_data['PRIMTARGET'] == 256])

combined = reduce(np.logical_and, [is_primtarget, 
                                   fits_data['CLASS'] == "GALAXY",
                                   ...])

# pick only those elements matching your requirements
selection = all[combined]

我非常喜欢python的内置函数，它将给定的函数成对地应用于iterable中的所有输入。所以得到所有输入的logical_or或logical_and组合。你知道吗