numpy ndarray 取出满足特定条件的某些行实例

在进行物体检测的ground truth boxes annotations包围框坐标数据整理时，需要实现这样的功能：

numpy里面，对于N*4的数组，要实现对于每一行，如果第3列和第1列数值相等或者第2列和第0列数值相等，就删除这一行，要返回保留下来的numpy数组 shape M*4

对于numpy数组的操作要尽量避免for循环，因为numpy数组支持布尔索引。

import numpy as npa1=np.array(  [1,0,1,5])a2=np.array(  [0,8,5,8])center=np.random.randint(0,10,size=(3,4))# print(a1.shape,a2.shape,center.shape)b=np.vstack((a1,center,a2))'''

numpy vstack 所输入的参数必须是list或者tuple的iterable对象，在竖直方向上进行数组拼接

其中list或者tuple中的每个元素是numpy.ndarray类型

它们必须具有相同的列数，拼接完成后行数增加

numpy hstack 在水平方向上进行数组拼接

进行拼接的数组必须具有相同的行数，拼接完成后列数增加

'''print(b.shape,b)out=b[b[:,3]!=b[:,1]]out2=out[out[:,2]!=out[:,0]]print(out2.shape,out2)'''(5, 4) [[1 0 1 5] [6 9 9 1] [9 1 6 5] [2 8 8 1] [0 8 5 8]](3, 4) [[6 9 9 1] [9 1 6 5] [2 8 8 1]]'''b1=a1.reshape(-1,1)b2=a2.reshape(-1,1)before_list=[]before_list.append(b1)before_list.append(center.reshape(4,3))before_list.append(b2)out3=np.hstack(before_list)print(out3.shape)#(4, 5)

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