numpy.compress

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.compress.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.compress(condition, a, axis=None, out=None)[source]

沿给定轴返回数组的所选切片。

当沿给定轴工作时，输出中返回沿该轴的切片，其中条件计算为True。在处理1-D数组时，compress等效于extract。

参数：	condition：1-D数组的bool 数组，用于选择要返回的条目。如果len（condition）小于沿给定轴的a的大小，那么输出将被截断为条件数组的长度。 a：array_like 数组从中提取一个零件。 axis：int，可选 沿着其采取切片的轴。如果为无（默认值），则对展平的数组进行处理。 out：ndarray，可选 输出数组。它的类型被保留，并且它必须是保持输出的正确形状。
返回：	compressed_array：ndarray 没有条件的沿轴的切片的a t>的副本为false。

也可以看看

take, choose, diag, diagonal, select

ndarray.compress

ndarray中的等效方法

np.extract

使用1-D数组时的等效方法

numpy.doc.ufuncs

节“输出参数”

例子

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([0, 1], a, axis=0)
array([[3, 4]])
>>> np.compress([False, True, True], a, axis=0)
array([[3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([False, True], a, axis=1)
array([[2],
       [4],
       [6]])

在展平的数组上工作不会沿着轴返回切片，而是选择元素。

>>> np.compress([False, True], a)
array([2])