<code>import numpy as np /<code>
我們來看這樣一個例子，假設我們有一個存儲數據的數組data,以及一個存儲姓名的數組names（含有重複項）。
In [8]:
<code>names = np.array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe']) names /<code>
Out[8]:
<code>array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe'], dtype='/<code>
In [26]:
<code>from numpy.random import randn data = randn(7,4) data /<code>
Out[26]:
<code>array([[-0.17984368, 0.659306 , -1.55608245, -0.08778296],
[ 0.63521652, -1.11252713, 0.36911194, -0.7974335 ],
[-0.85799746, -1.20666234, 0.56948933, 1.95995853],
[-0.3604681 , 0.84080015, -0.38852835, -0.81282702],
[-1.24698793, -0.02733547, -0.74378104, 0.56393173],
[-1.36475413, -0.52779077, 0.75193914, 0.0217323 ],
[ 0.27691141, -0.07244937, 0.9796854 , 0.53271609]])/<code>假設每個名字都對應data數組中的一行，而我們想要選出對應於名字“Bob”的所有行。跟算術運算一樣，數組的比較運算（如==）也是矢量化的。因此，對names和字符串“Bob”的比較運算將會產生一個布爾數組：
In [27]:
<code>names == 'Bob' /<code>
Out[27]:
<code>array([ True, False, False, True, False, False, False])/<code>
這個布爾型數組可用於數組索引：
In [28]:
<code>data[names == 'Bob'] /<code>
Out[28]:
<code>array([[-0.17984368, 0.659306 , -1.55608245, -0.08778296],
[-0.3604681 , 0.84080015, -0.38852835, -0.81282702]])/<code>布爾型數組的長度必須跟被索引的軸長度一致。 我們可以將布爾型數組跟切片、整數（或整數序列）混合使用：
In [29]:
<code>data[names == 'Bob', 2:] /<code>
Out[29]:
<code>array([[-1.55608245, -0.08778296],
[-0.38852835, -0.81282702]])/<code>In [30]:
<code>data[names == 'Bob', 3] /<code>
Out[30]:
<code>array([-0.08778296, -0.81282702])/<code>
要選擇出“Bob”以外的其他值，既可以使用不等於符號（!=），也可以通過“~”符號對條件進行否定：
In [31]:
<code>names != 'Bob' /<code>
Out[31]:
<code>array([False, True, True, False, True, True, True])/<code>
In [32]:
<code>data[names != 'Bob'] /<code>
Out[32]:
<code>array([[ 0.63521652, -1.11252713, 0.36911194, -0.7974335 ],
[-0.85799746, -1.20666234, 0.56948933, 1.95995853],
[-1.24698793, -0.02733547, -0.74378104, 0.56393173],
[-1.36475413, -0.52779077, 0.75193914, 0.0217323 ],
[ 0.27691141, -0.07244937, 0.9796854 , 0.53271609]])/<code>In [33]:
<code>data[~(names == 'Bob')] /<code>
Out[33]:
<code>array([[ 0.63521652, -1.11252713, 0.36911194, -0.7974335 ],
[-0.85799746, -1.20666234, 0.56948933, 1.95995853],
[-1.24698793, -0.02733547, -0.74378104, 0.56393173],
[-1.36475413, -0.52779077, 0.75193914, 0.0217323 ],
[ 0.27691141, -0.07244937, 0.9796854 , 0.53271609]])/<code>選取這三個名字中的兩個需要組合應用多個布爾條件，使用&(和)、|(或)之類的布爾運算符即可，不能使用Python的and和or關鍵字：
In [35]:
<code>mask = (names == 'Bob')|(names == 'Will') mask /<code>
Out[35]:
<code>array([ True, False, True, True, True, False, False])/<code>
In [36]:
<code>data[mask] /<code>
Out[36]:
<code>array([[-0.17984368, 0.659306 , -1.55608245, -0.08778296],
[-0.85799746, -1.20666234, 0.56948933, 1.95995853],
[-0.3604681 , 0.84080015, -0.38852835, -0.81282702],
[-1.24698793, -0.02733547, -0.74378104, 0.56393173]])/<code>通過布爾型所以選取數組中的數據，將會創建數據的副本，即使返回一模一樣的數組也是。 通過布爾型數組設置值也是一種經常用到的手段。為了將data種的所有負值都設置為0，我們只需要：
In [38]:
<code>data[data<0] = 0 data /<code>
Out[38]:
<code>array([[0. , 0.659306 , 0. , 0. ],
[0.63521652, 0. , 0.36911194, 0. ],
[0. , 0. , 0.56948933, 1.95995853],
[0. , 0.84080015, 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. , 0.56393173],
[0. , 0. , 0.75193914, 0.0217323 ],
[0.27691141, 0. , 0.9796854 , 0.53271609]])/<code>通過一維布爾數組設置整行或列的值也很簡單：
In [39]:
<code>data[names != 'Joe'] = 10 data /<code>
Out[39]:
<code>array([[10. , 10. , 10. , 10. ],
[ 0.63521652, 0. , 0.36911194, 0. ],
[10. , 10. , 10. , 10. ],
[10. , 10. , 10. , 10. ],
[10. , 10. , 10. , 10. ],
[ 0. , 0. , 0.75193914, 0.0217323 ],
[ 0.27691141, 0. , 0.9796854 , 0.53271609]])/<code>
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