Python中的矢量标签

Question

我正在学习一本机器学习书，并且在代码的一部分中显示：

X_train_01_subset= X_train [(y_train ==0) | (y_train ==1)]
y_train_01_subset= y_train [(y_train ==0) | (y_train ==1)]

[X_train是带有训练样本的104x2向量，而y_train是104x1向量并且包含样本标签：0,1和2。

做什么

[(y_train ==0) | (y_train ==1)]

在X_train和y_train中做什么？ （算法有点扩展，如果您需要放置所有代码，请告诉我）

Answer 1

分步打破。首先，这个

(y_train == 0)
(y_train == 1)

是生成布尔掩码的操作。

然后，这个：

(y_train ==0) | (y_train ==1)

是按位或操作。也就是说，如果两个值中的一个或两个均为1，则输出1。否则为0。

这里是一个例子：

# inputs
In [22]: a = np.array([1, 1, 0, 0]) 
In [23]: b = np.array([1, 0, 1, 0]) 

# bitwise or
In [24]: a | b 
Out[24]: array([1, 1, 1, 0])

最后，我们将以上结果用作索引，以从X_train中检索样本：

X_train [(y_train ==0) | (y_train ==1)]