如何基于多个指定值过滤2D numpy数组的行

问题原因 #

你之前的写法不生效是因为数组直接和列表做!=比较时会触发广播机制进行逐元素对比，最终返回的布尔数组形状和你传入的排除值列表一致，无法作为二维数组的行索引掩码。

正确实现方式 #

使用NumPy内置的np.isin()方法构建过滤掩码即可，示例代码如下：

import numpy as np

# 定义要排除的最后一列取值
exclude_values = [1, 2, 4]
# 生成保留行的布尔掩码，~ 代表逻辑取反
mask = ~np.isin(data[:, -1], exclude_values)
# 用掩码索引数组得到过滤后的结果
data = data[mask]

也可以简化为一行写法：
data = data[~np.isin(data[:, -1], [1, 2, 4])]

代码说明 #

• np.isin(arr, target_list)：会逐个判断arr中的元素是否存在于target_list中，返回和arr形状完全一致的布尔数组
• 前缀~是NumPy中的按位取反运算符，会把布尔数组中的True和False互换，得到「元素不在排除列表中」的保留行掩码
• 用生成的一维布尔掩码索引原二维数组，就可以直接过滤掉所有不符合要求的行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dave