通过一维数组过滤二维数组行

Question

我有一个数据库查询的结果作为nd数组。我想按结果第一列中的ID列表过滤结果。

Query result:    Filter:     Desired outcome:
ID | Field       ID          ID | Field
---+------       ---         ---+------
0  | Asd         1           1  | Wat
1  | Wat         2           2  | Cat
2  | Cat
6  | Yep

当然可以使用列表理解：

out = [i for i in result if i[0] in filter]

但是我正在寻找NumPy类型的解决方案，例如np.where。 并且此方法返回NumPy数组的列表，而不是ndarray。因此，完全无法使用。

您知道这种方法吗？

编辑：用于实验的沙箱

如果要尝试，请在此处粘贴代码。

a = np.array([[0, 'asd'],[1, 'wat'],[2, 'cat'],[6, 'yep']])
b = np.array([1, 2], dtype=str)

out = np.array([i for i in a if i[0] in b])
> array([['1', 'wat'], ['2', 'cat']])

Answer 1

您想要得到这样的结果吗？

>>> c = a[np.where(np.in1d(a[:, 0], b))]
>>> c
array([['1', 'wat'],
       ['2', 'cat']],
      dtype='<U11')
>>> type(c)
<class 'numpy.ndarray'>