基于列表理解的逻辑索引

Question

我的代码目前如下：

z = np.diagflat(c).dot(D).dot(x);
idxN, idxP = z<0, z>=0 # logical indexing
y1 = [-1 + np.exp(x)/(1+np.exp(x)) for x in z[idxN]]
y1 = np.array(y1) # Size (504,)
y2 = [-np.exp(-x)/(1+np.exp(-x)) for x in z[idxP]]
y2 = np.array(y2) # Size (496,)

现在我试图形成一个（1000，）listy，它将根据索引是+/-合并y1还是y2。在

我猜列表理解是最简单的，但我在表单上挣扎。谢谢你的意见。在

Answer 1

最简单的方法应该是使用索引来设置值，然后根据需要将其展平：

z_out = np.empty(z.shape, dtype='float')
z_out[idxN] = y1                           # values for negative indices
z_out[idxP] = y2                           # values for positive indices

z_out.flatten()                            # flatten it to 1D array, if required

PS:当您将ndarray子集化以创建另一个1D数组时，您将丢失原始数组的索引信息。因此，对于列表理解，您可能需要同时在新创建的1D数组和原始的ndarray上枚举。在