使用逻辑运算符索引 numpy 数组

我有一个 2d numpy 数组，例如：

import numpy as np
a1 = np.zeros( (500,2) )

a1[:,0]=np.arange(0,500)
a1[:,1]=np.arange(0.5,1000,2)
# could be also read from txt

然后我想选择与某个条件匹配的切片对应的索引，例如范围 (l1,l2) 中包含的所有值 a1[:,1]：

l1=20.0; l2=900.0; #as example

我想用简洁的表达方式来做。然而，两者都不是：

np.where(a1[:,1]>l1 and a1[:,1]<l2)

（它给出 ValueError 并建议使用 np.all，在这种情况下我不清楚）；两者都不：

np.intersect1d(np.where(a1[:,1]>l1),np.where(a1[:,1]<l2))

正在工作（它提供了不可散列的类型：'numpy.ndarray'）

我的想法是使用这些索引来映射另一个大小为 (500,n) 的数组。

有没有什么合理的方式来选择索引？或者：这种情况有必要使用口罩吗？

这应该有效

np.where((a1[:,1]>l1) & (a1[:,1]<l2))

or

np.where(np.logical_and(a1[:,1]>l1, a1[:,1]<l2))