用逻辑运算符索引numpy数组

Question

我有一个二维的numpy数组，例如：

import numpy as np
a1 = np.zeros( (500,2) )

a1[:,0]=np.arange(0,500)
a1[:,1]=np.arange(0.5,1000,2)
# could be also read from txt

那么我想选择与符合条件（例如范围（l1，l2）中包含的所有值a1 [：，1]）的切片相对应的索引：

l1=20.0; l2=900.0; #as example

我想用一个简洁的表达来做。但是，两个都没有：

np.where(a1[:,1]>l1 and a1[:,1]<l2)

（它给出ValueError，并建议使用np.all，在这种情况下我不清楚）；都不：

np.intersect1d(np.where(a1[:,1]>l1),np.where(a1[:,1]<l2))

正在工作（它给出了不可散列的类型：“ numpy.ndarray”）

然后，我的想法是使用这些索引来映射另一个大小为（500，n）的数组。

有任何合理的方式选择索引吗？或者：在这种情况下是否需要使用口罩？

Answer 1

这应该工作

np.where((a1[:,1]>l1) & (a1[:,1]<l2))

要么

np.where(np.logical_and(a1[:,1]>l1, a1[:,1]<l2))