使用布尔索引将向量作为对象添加到numpy数组中,对于二维数组是有效的,但对于一维数组是无效的。
布尔索引是一种通过布尔值来选择数组中元素的方法。可以使用布尔索引将一个向量作为对象添加到numpy数组中。对于二维数组,可以通过布尔索引选择特定的行或列,并将向量作为新的行或列添加到数组中。
下面是一个示例:
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 创建一个一维向量
vector = np.array([10, 11, 12])
# 创建一个布尔索引,选择第一行和第三行
bool_index = np.array([True, False, True])
# 将向量作为新的行添加到数组中
new_arr = np.insert(arr, bool_index, vector, axis=0)
print(new_arr)
输出结果为:
[[ 1 2 3]
[10 11 12]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]]
可以看到,向量成功地作为新的行添加到了二维数组中。
然而,对于一维数组来说,布尔索引无法选择特定的行或列,因为一维数组没有行和列的概念。因此,使用布尔索引将向量作为对象添加到一维数组中是无效的。
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