将掩码从何处应用到更高维数组

是指在多维数组中使用掩码来进行数据筛选或操作的过程。掩码是一个与原数组形状相同的布尔数组，其中的元素值为True或False，用于指示对应位置的元素是否满足某种条件。

在更高维数组中，掩码可以应用于不同的维度，以实现对数组的不同操作。以下是一些常见的应用场景和示例：

1. 数据筛选：通过掩码可以筛选出满足特定条件的元素。例如，对于一个二维数组arr，我们可以使用掩码来筛选出所有大于10的元素：

import numpy as np

arr = np.array([[5, 12, 8], [15, 6, 10]])
mask = arr > 10
filtered_arr = arr[mask]
print(filtered_arr)

输出结果为：[12 15]

1. 数据替换：通过掩码可以将满足条件的元素替换为指定的值。例如，对于一个三维数组arr，我们可以使用掩码将所有负数替换为0：

import numpy as np

arr = np.array([[[-1, 2], [3, -4]], [[5, -6], [7, 8]]])
mask = arr < 0
arr[mask] = 0
print(arr)

输出结果为：

[[[0 2]
  [3 0]]

 [[5 0]
  [7 8]]]

1. 统计计算：通过掩码可以对满足条件的元素进行统计计算。例如，对于一个四维数组arr，我们可以使用掩码计算所有大于5的元素的平均值：

import numpy as np

arr = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])
mask = arr > 5
mean_value = np.mean(arr[mask])
print(mean_value)

输出结果为：10.5

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