具有给定掩码的“无火花”numpy数组

Question

假设有两个数组，vals包含值，masks包含布尔值，指示是使用vals，还是nans中的值。目标是构建一个长度与masks相同的数组ret，其中包含来自{}的值，这些值位于True中{}中的相应位置。在

例如，假设

vals = np.array([1, 2])
masks = [True, False, False, True]

那么返回值ret应该是

^{pr2}$

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使用循环显然非常容易：

import numpy as np

def unsparse(vals, masks):
    vals_i = 0
    ret = []
    for m in masks:
        if m:
            ret.append(vals[vals_i])
            vals_i += 1
        else:
            ret.append(None)
    return np.array(ret)

>> unsparse(np.array([1, 2]), [True, False, False, True])
array([1, None, None, 2], dtype=object)

有没有一种方法可以不用循环，而且更简洁？在

Answer 1

你可以这样做-

out = np.empty(masks.shape,dtype=object)
out[masks] = vals[:masks.sum()] 

请注意，:masks.sum()从vals中选择第一个N个元素，其中N是掩码中TRUE元素的数目。在

如果保证真元素的数量与vals中的元素数相同，那么您可以简单地-

^{pr2}$

样本运行-

In [34]: vals = np.array([1, 2, 6, 8, 9])
    ...: masks = np.array([True, False, False, True, False, True])
    ...: 

In [35]: out = np.empty(masks.shape,dtype=object)
    ...: out[masks] = vals[:masks.sum()]
    ...: 

In [36]: out
Out[36]: array([1, None, None, 2, None, 6], dtype=object)