在Python中：给定一个原始的数字数组，如何创建一个新的数组来包含来自原始数组的值在一定范围内？

Question

import os
import pyfits as ps
import lomb
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

hdulist = ps.open('filename')

tbdata = hdulist[1].data

PDCFlux = tbdata.field(7)
PDCFlux = PDCFlux[~np.isnan(PDCFlux)]

psd,freq = lomb.lomb(Timesec,PDCFlux)
logpsd = np.log10(psd)
logfreq = np.log10(freq)

#want an associated 'slope'.

'''PDC Slope'''
PDCFluxrange = PDCFlux.all[np.log10(4*(10**(-5)))<freq<np.log10(4*(10**(-7)))]

在最后一行中，我试图创建一个新的数组：PDCFluxrange，它由log10(4*(10**(-5)))和log10(4*(10**(-7))之间的PDCFlux组成。在

当我在Pylab中运行该程序时，我收到一条类似于：Value Error: The truth value of an array with more than one element is ambiguous的错误消息。使用a.any()或{}。在

在这种情况下，我不确定如何在代码中正确使用这两个函数中的任何一个，而不创建循环或定义新函数；我认为可能有一个更简单的方法来完成相同的事情。在

Answer 1

我想你想

PDCFluxrange = [x for x in PDCFlux if x>np.log10(4*(10**(-5))) and x<np.log10(4*(10**(-7)))]

这对你有用吗？我希望我对你的代码理解正确。在

Answer 2

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10)
>>> a[(a > 2) & (a < 8)]
array([3, 4, 5, 6, 7])

每个条件（a > 2和a < 8）都在创建一个长度等于a的布尔numpy数组，并且在a中的每个位置包含条件的真值。在

^{pr2}$

然后，使用numpy.logical_and来找到两个条件均为真的位置。在

最后，将生成的数组用作boolean or "mask" index array，仅从原始数组中检索满足条件的元素。在

我认为您得到的是ValueError，因为尽管a > 2是有效的（实际上只是调用a.__gt__(2)，但是像{}这样的语句首先调用cmp(2,a)，这对我来说是相同的ValueError：

>>> a = np.arange(10)
>>> cmp(2,a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()