您可以使用bool可以产生的索引数组np.in1d。
您可以使用所需的np.ndarray任意值对a进行索引axis，例如使用bools数组来指示是否应包含元素。由于您要沿索引axis=0，这意味着您要从最远的索引中进行选择，因此需要具有1D，np.array其长度为行数。它的每个元素都将指示是否应包含该行。
一种快速的方法是np.in1d在的第二列上使用a。您可以通过获得该列的所有元素a[:, 1]。现在，您有了一个1Dnp.array，应该根据您的过滤器检查其元素。那np.in1d是为了什么。
因此完整的代码如下所示：
import numpy as np
a = np.asarray([[2,'a'],[3,'b'],[4,'c'],[5,'d']])
filter = np.asarray(['a','c'])
a[np.in1d(a[:, 1], filter)]
或更长的形式：
import numpy as np
a = np.asarray([[2,'a'],[3,'b'],[4,'c'],[5,'d']])
filter = np.asarray(['a','c'])
mask = np.in1d(a[:, 1], filter)
a[mask]
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