numpy.where（）で 'in'を使用する代わりに

Question

2つの列を持つ配列 'foo'があるとします。列0には、月を示す1〜12の値があります。列1は対応する測定値を有する。私は12月、1月と2月（12,1,2）からの測定値のマスクを作成したい場合は、私は私ができると思われるでしょう：

numpy.where(foo[:,1] in (12, 1, 2), False, True) 

をしかし、それは（12、1の」私の巧妙なように思われます、2） 'はwhere（）の条件として動作しません。 [12,1,2]などのようには動作しません。

これを行う別の巧妙な方法はありますか？ （12、1、2）測定値のすべてをアレイに集めるより良い方法はありますか？ numpyの方法は何ですか？

（各月の測定値の不規則な数があるので、配列を再形成することは問題外である）

Answer 1

I「の中で（12 1、2）」動作しない理由があることだと思います'in'の前の要素は単一の要素でなければなりません。

しかし、このために、numpyはnumpy配列で 'in'を実行する関数in1d（documentation）を持っています。

np.where(np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2]), False, True) 

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コメントで答えを完了するには：あなたのコードでは、この場合にwhereを使用して冗長で、in1dの出力は、インデックスfooのに使用することができます。

foo[np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2])] 

かについて

foo[~np.in1d(foo[:,0], [12, 1, 2])] 

注：in1dは、numpy 1.4以降でのみ使用できます。