根据条件选择一些元素
Srivatsan
我有RA和DEC和z几个元素。它们有点表示元素的x，y，z位置。
它们是存储在数组中的值。
的max(z) = 3.0，这是我在这里没有显示第三个维度。
我想做的是，根据某些条件，删除下面图片中框内的那些元素，然后将框外的那些元素给我（还有z<1.0）
因此，从图片示例中，我需要黑匣子之外的所有这些元素以及第三个条件 z<1.0
我尝试过但不起作用的是以下内容：
data_z = contains all the z values
data_RA = contains all the RA values
data_DEC = contains all the DEC values
ra_lim = np.array([[40.0,43.0],[43.0,46.0],[46.0,50.0]])
dec_lim = np.array([[4.0,8.0],[0.0,4.0],[-2.0,0.0]])
new_z = data_z[(data_z<1.0) * ~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
* ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]
new_RA = data_RA[(data_z<1.0) * ~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
* ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]
new_DEC = data_DEC[(data_z<1.0) * ~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
* ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]
所以基本上
~(data_ra>ra_lim[0][0]) * ~(data_ra<ra_lim[0][1])
* ~(data_dec>dec_lim[0][0]) * ~(data_dec<dec_lim[0][1])]
应该表示盒子，~符号应该给我倒数的条件。即排除此框中的值，并将剩余的值还给我。
但这似乎不起作用。我该如何在第三个条件下也能在框外获取值z<1.0？
朱利安·斯普朗克（Julien Spronck）
这是一个有效的小示例：
x = np.array([1,5,7,9,4,5,6,8,9,0,3])
y = np.array([2,4,5,7,3,2,6,2,7,8,3])
假设您要使所有元素都超出（x <6，y <5）定义的框。该框由（x <6）*（y <5）表示。如果要在盒子外面，可以采用相反的方法：~((x < 6) * (y < 5))。这等于~(x < 6) + ~(y < 5)而不是~(x < 6) * ~(y < 5)（如您的代码中所写）。
mask = ~(x < 6) + ~(y < 5)
print x[mask]
print y[mask]
## [7 9 6 8 9 0]
## [5 7 6 2 7 8]
在您的情况下，面罩应该是
mask = (data_z<1.0) * ~((data_ra>ra_lim[0][0]) * (data_ra<ra_lim[0][1])
* (data_dec>dec_lim[0][0]) * (data_dec<dec_lim[0][1]))
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