使用numpy的extract函数筛选二维数组为何得到错误结果？

np.extract的核心工作逻辑是：将输入的条件数组、待提取数组都先展平为一维结构，再根据条件数组中为True的索引，提取待提取数组对应位置的元素。要求两者元素总数匹配，否则会出现截断匹配的问题。
你当前代码里的条件数组con形状为(5,)（共5个元素，对应5名学生的性别判断结果），而待提取的students数组形状为(5,2)（共10个元素），最终提取时只会匹配students展平后的前5个元素，自然得到错误结果。

将条件数组的形状扩展为和students完全一致，保证同一行的两个元素的判断条件和该行的性别判断结果相同，提取后再reshape为二维结构即可：

import numpy as np

students=np.array([["alexis", "female"],["alex", "male"], ["david", "non-binary"], ["samar", "male"], ["anweshan","male"]])

# 扩展条件数组形状为和students一致的(5,2)
con = np.broadcast_to((students[:,1] == "male")[:, np.newaxis], students.shape)

male_students = np.extract(con, students).reshape(-1, 2)
print(male_students)

运行输出：

[['alex' 'male']
 ['samar' 'male']
 ['anweshan' 'male']]

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