Numpy如何按多列条件筛选a=1、b=2且c=3、d=4的数组行

你可以通过多条件布尔索引实现需求，两种常用写法如下：

写法1：直接布尔索引（更简洁，无需调用np.where） #

# 各列对应索引：a列=0，b列=1，c列=2，d列=3
# 多条件用&连接，每个判断条件必须加小括号避免运算符优先级错误
filtered_rows = a[(a[:,0] == 1) & (a[:,1] == 2) & (a[:,2] == 3) & (a[:,3] == 4)]
print(filtered_rows)

写法2：搭配np.where的版本 #

xx2 = a[np.where((a[:,0] == 1) & (a[:,1] == 2) & (a[:,2] == 3) & (a[:,3] == 4))]
print(xx2)

以上两种写法的输出结果一致，符合要求的行如下：

[[ 1.    2.    3.    4.    1.    9.935]
 [ 1.    2.    3.    4.    0.9   9.403]
 [ 1.    2.    3.    4.    0.8   8.785]]

注意事项 #

• Numpy多条件组合时，逻辑与不能使用Python原生的and关键字，必须使用按位与运算符&；如果需要逻辑或使用|，逻辑非使用~
• 每个独立的判断条件必须用小括号包裹，否则会因为运算符优先级问题触发报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17138990