Numpy中mask的应用技巧
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简介：
本篇文章主要介绍在Python的NumPy库中如何有效地使用掩码数组（mask）来处理和操作数据，包括常见的应用实例和技巧。
在NumPy中使用掩码（mask）来选取矩阵的子集或根据条件选择元素是一种有效的方法。
简单来说，就是利用布尔类型的索引数组进行选择：
```python
mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)
X[mask].shape # 返回 (678, 2)，表示所有行和两列的数据。
mask.shape # 返回 (678,), 表示一维的布尔型掩码。
mask[indices[0]] = False
mask.shape # 掩码形状不变，仍为(678,)
X[mask].shape # 只保留了满足条件的行，返回 (675, 2)
X[~mask].shape# 返回不满足条件的行数和列数，结果是(3, 2)
```
例如，在这里我们使用掩码来选取全部点中KNN（最近邻）算法选择到的所有点以及所有剩余的点。具体代码如下：
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
```
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